我正在做一个项目，这是关于模式(男性/女性)分类与matlab.I。我有一个问题，我需要你的帮助，请。它们是来自数据集的平
浏览 0提问于2012-05-15得票数 2
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假设我们有一个3d数组A.shape = (100, 5, 5)，每个小矩阵(5,5)都是一个图像，现在我想将这个3d数组重塑为图像B.shape=(50,50)的正方形网格，以便图像布局为10*10网格。
浏览 5提问于2019-03-16得票数 1
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我正在尝试以特定的顺序将2D矩阵重塑为3D数组。这似乎是一个相当琐碎的练习，但我似乎找不到正确的方法来完成它。3.0104167 [14,] 277.5270 4.7152778让我们看一下这个2x15矩阵我想要的是将其重塑为包含3个样本的3D数组，其
浏览 0提问于2017-12-08得票数 0
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我有3D矩阵(10000 X 60 X 20)，我需要改变2维和3维来保持列的完整性。对于2D矩阵，我使用RANDPERM：Aperm = A(:,pidx);
我不能只应用RANDPERM两次-首先是列索引，然后是页索引。一种解决方案是将矩阵从3D重塑为2D压缩列，将页面重塑为<
浏览 0提问于2011-06-22得票数 6
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我有一个名为'data‘的结构，有100个条目，每个条目对应一个实验的参与者。100个条目中的每一个都包含多个6x6矩阵，它们给出了不同的值。例如，我的第一个参与者的矩阵示例如下：
18.9737 17.0000 14.2829 12.4499 11.7898 10.0995我想要得到矩阵中每个单元格在我的100个参与者中的平均值。因此，我将
浏览 2提问于2013-06-11得票数 0
我有图像Dxx，Dyx，Dyy，Dxz，Dzz，Dzy的3D导数，其中513x512x200中的512x512是200幅图像的图像维数。现在，我想使用，它可以接受3x3xn矩阵，如何将这些矩阵重塑为3x3xn矩阵？N应该是体素数，而3x3矩阵应该是Dyx Dyy Dyz
达兹·迪兹
浏览 3提问于2014-03-16得票数 0
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我是一名程序员，我认为没有人会使用超过二维数组。实际上，我甚至不能超越二维数组进行思考。我不知道如何思考3D、4D、5D阵列或更多。我不知道该在哪里使用它们。你能给我举例说明3D，4D，5D…使用etc数组？如果将numpy.sum(array, axis=5)用于5D数组，会发生什么情况？
浏览 1提问于2014-03-03得票数 1
我有一个简单的问题，我似乎无法把我的头绕过去。我有一个3D阵列(一个图像堆栈)，我正在尝试在2D阵列上进行投影(例如，图像堆栈的最大强度投影)。要做到这一点，我有一个索引矩阵，它表示每个像素要使用的z堆栈。例如，我有一个3D数组，如下所示：[1,] 1 3
浏览 4提问于2016-10-13得票数 2
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我有大量的2D图像补丁和一组2D过滤器。大小是一样的。当我应用大小为dxd的2D过滤器时，我希望得到图像补丁(dxd)的过滤器响应(1x1)。图像块以三维矩阵的形式存储。补丁和过滤器的大小是15x15。我尝试了matlab中的conv，但它似乎很慢。(5000个补丁大约20-30秒)。
我不能通过一些矩阵乘法来做吗？难道我不能把每个补丁和每个
浏览 1提问于2015-01-20得票数 0
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我知道如何使用以下命令获取整个图像的平均值，该图像的大小为mxnx3 uint8我对这个命令的理解是假设我们有一个矩阵输出为 4 5 6
彩色图像存储为mxnx3矩阵
浏览 0提问于2018-05-28得票数 0
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三维图像数据集的特征提取
、、、、
假设通过使用SIFT、SURF或MSER方法提取2D图像特征的工作流程，然后对词袋/特征进行编码，并随后用于训练分类器。
我想知道是否有一种类似的方法来处理3D数据集，例如，3D体积的MRI数据。在处理2D图像时，每个图像代表一个实体，其中包含要检测和索引的特征。然而，在3D数据集中，是否可以从三维实体中提取特征？这是否必须通过将3D图像分解为<
浏览 5提问于2016-04-15得票数 3
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用于三维图像体积的SSIM
、、、、
我正在使用TensorFlow处理一个图像超分辨率问题(包括2D和3D)，并使用SSIM作为eval_metrics之一。我用的是TF的image.ssim和skimage的measure.comapre_ssim。这两种方法对2D的结果都是一样的，但是对于3D卷的结果总是有差异的。print (np.mean(
浏览 0提问于2018-12-26得票数 3
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查找投影矩阵
、、
我试着找出图像处理的理论，但对我来说有些地方缺失了。我了解到投影矩阵是将3D点转换为2D点的矩阵。我说的对吗？基本矩阵给我关于两个相机之间旋转的信息，基本矩阵给出一个图像中的像素与另一个图像中的像素之间的关系的信息。单应矩阵将两个图像中像素的坐标联系起来(正确吗？)。基本矩阵和单应矩阵
浏览 1提问于2013-05-20得票数 1
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在我最近阅读的论文CountNet: Estimating the Number of Concurrent Speakers Using Supervised Learning中，它规定从CNN层输出的3D
浏览 32提问于2020-10-19得票数 0
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我对3d内核在3d输入图像上起作用的部分感到非常困惑(好吧，假设我们有这些图像的堆栈，那么它是4d的，但只是为了让解释更容易一些)。我知道互联网上到处都是这样的东西。但是我找不到矩阵乘法部分的确切答案。 为了让大家更容易理解，谁能给我展示一下(5,5,3)矩阵(我们的内核)在(28,28,3)矩阵(我们的RGB图像)上的实际乘法，输出一个二维数组。另外，请(用详细的图片)展示这些数量众多的2d阵列<
浏览 44提问于2019-04-29得票数 1
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是否可以将变换应用于图像以将其变换为梯形？
图像的初始状态是一个矩形。我的场景构建的方式，我有一个多边形，允许在边缘上拖动，以及一个具有相同大小和位置的图像。我希望图像总是具有相同的多边形形状，所以当一个多边形轴被拖动时，它将成为一个梯形。这个是可能的吗？
浏览 4提问于2013-06-01得票数 0
考虑以下函数，该函数将灰度图像(2D矩阵)作为输入：r = sum(sum(img));arrayfun(@fun1, imgStack);
但arrayfun尝试将imgStack的每个元素都视为fun1的输入，上一操作的结果也是3D矩阵。如何让arrayfu
浏览 1提问于2011-03-18得票数 1
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我正在使用神经网络进行语义分割(人类解析)，类似于将人的照片作为输入，神经网络告诉我们每个像素最有可能是头部、腿部、背景或人体的其他部分。算法运行流畅，并给出一个numpy.ndarray作为输出。数组的形状是(1,23,600,400)，其中600x400是输入图像的分辨率，23是类别的数量。3d矩阵看起来像23层堆叠的2d矩阵，其中每一层都使用浮点矩阵来告知<
浏览 19提问于2018-07-24得票数 1
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