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  • Matlab读写.mat数据

    万次阅读 多人点赞 2018-06-08 08:57:44
    .mat文件的方便之处在于,它可以连同数据的变量名一同保存下来(这一点在程序调试的过程中很方便),并且不需要控制数据的存储格式,matlab会自动保存并区分我们所存储的内容。利用load和save指令可以实现对.mat文件...

    .mat文件的方便之处在于,它可以连同数据的变量名一同保存下来(这一点在程序调试的过程中很方便),并且不需要控制数据的存储格式,matlab会自动保存并区分我们所存储的内容。利用load和save指令可以实现对.mat文件的读写。

     

    (1)利用save指令写.mat文件

    首先在Editor内建立一些示例变量,如下所示:

    1. A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];  
    2. B = [1 0; 0 1];  
    3. C = 'XYZ';  
    4. D = 256;  

    此时运行matlab,可以在Workspace内看到这些变量,如下图所示:

      此时添加下述程序:(可以在Command Window内写,也可以在Editor内写)

     

    1. save matdata;  

    则名称为matdata.mat的文件保存在当前默认的路径下了,如下图所示:

     

     此时Workspace内所有的数据连同他们的变量名称都保存在matdata.mat文件内,

    如果只想保存指定的数据,则可以使用如下命令:

    1. save mydata A D;  

    此时被指定的数据A和D被保存在mydata.mat文件内,保存路径也是当前默认的,如下图所示:

    若要保存全部数据中的某一部分,则可以调用如下命令:

     

    1. save ('filename', 'dataname');

    其中filename是.mat的名称;dataname是需要保存的数据的名字。

     

    (2)利用load读取.mat文件

    1. load mydata  

    利用上面的指令就读入了mydata.mat内的数据,可以看到此时的Workspace内只有A和D的数据,如下图所示:

     

     

     

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  • 以http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/上的mat数据集为例需要注意以下几点从mat提取出来的数据以字典的形式保存,所以需要提取字典的key和valueimport numpy as npimport osfrom PIL import Imageimport ...

    以http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/上的mat数据集为例

    需要注意以下几点

    从mat提取出来的数据以字典的形式保存,所以需要提取字典的key和value

    import numpy as np

    import os

    from PIL import Image

    import matplotlib.pyplot as plt

    import scipy.io as scio

    data_train=scio.loadmat(r'data/train_32x32.mat')

    #print(data_train)

    #取出需要的数据矩阵

    data_train_data=data_train.get('X')

    #print(data_train_data)

    #输出字典里的X

    #data_train_label=data_train.get('y')#提取标签

    #print(len(data_train_label))

    for i in range(10):

    plt.subplot(2,5,i+1)

    #plt.title(data_train_label[i][0])

    #print("标签"+str(data_train_label[i][0]))

    plt.imshow(data_train_data[...,i])

    #print("数据"+str(data_train_data[...,i])+"------")

    plt.axis('off')

    plt.savefig('picture/1.png')

    plt.show()

    输出结果

    批量处理

    将mat文件里的所有图片进行输出并保存在不同的画布中

    import numpy as np

    import os

    from PIL import Image

    import matplotlib.pyplot as plt

    import scipy.io as scio

    data_train=scio.loadmat(r'data/train_32x32.mat')

    print(data_train)

    #取出需要的数据矩阵

    data_train_data=data_train.get('X')

    print(data_train_data)

    #输出字典里的X

    data_train_label=data_train.get('y')#提取标签

    print(len(data_train_label))

    for i in range(10):#如果要全部输出,这里应该改成73256

    #plt.subplot(1,1,i+1)

    #plt.figure()

    plt.title(data_train_label[i][0])

    print("标签"+str(data_train_label[i][0]))

    plt.imshow(data_train_data[...,i])

    print("数据"+str(data_train_data[...,i])+"------")

    plt.axis('off')

    plt.savefig('picture/' +str(i)+'.png')

    plt.show()

    #此函数读取特定文件夹下的mat格式图像,返回图片所在路径的列表

    def get_imlist(path):

    for f in os.listdir(path):

    if f.endswith('.mat'):

    return os.path.join(path,f)#路径加起来

    #print(os.path.join(path,f))

    c=get_imlist(path)

    print(c)

    d=len(path)

    print(d)

    输出结果

    展开全文
  • flickr.mat数据

    2017-10-15 09:51:24
    flickr.mat数据集,可以用于网络表示学习的数据集,论文中常用
  • opencv中Mat数据结构

    2021-04-18 20:51:05
    opencv中Mat数据结构1 Mat类结构1.1 数据部分1.2 函数部分1.2.1 构造函数和析构函数1.2.2 运算符重载1.2.3 数据访问函数1.2.4 其它常用函数2 矩阵元素数据存储方式2.1 存储方式2.2 矩阵数据的读写(不用opencv) ...

    1 Mat类结构

    Mat是matrix矩阵的简写,Mat类中数据部分主要分为两个部分:头和数据指针。头中定义一些矩阵的行数、列数、通道数、维度等信息;数据指针中定义uchar* data的数据地址。函数部分主要包括大量构造函数、大量模版函数以及一些非模版函数。
    我们知道在c++中类实例化的对象中,真正拥有的是数据部分。

    1.1 数据部分

    int flags; //signature
    int dims; //维数,灰度图像二维,rgb图像三维
    int rows, cols; //行数和列数,这里说的是逻辑上的矩阵的行数和列数,而不是物理存储时
    uchar* data; // 矩阵元素数据的首地址,类型是uchar*,在c/c++中通常最小的数据处理大小是一个字节
    
    //图像ROI的辅助指针
    uchar* datastart;
    uchar* dataend;
    uchar* datalimit;
    
    MSize size; //一行含有的字节数,MSize和MStep是定义的结构体
    MStep step;
    //...
    

    1.2 函数部分

    1.2.1 构造函数和析构函数

    Mat();
    Mat(int rows, int cols, int type);
    Mat(Size size, int type);
    Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s);
    Mat(Size size, int type, const Scalar& s);
    Mat(int ndims, const int* sizes, int type);
    Mat(int ndims, const int* sizes, int type, const Scalar& s);
    
    Mat(const Mat& m);
    
    Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP);
    Mat(Size size, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP);
    Mat(int ndims, const int* sizes, int type, void* data, const size_t* steps=0);
    
    Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange=Range::all());
    Mat(const Mat& m, const Rect& roi);
    Mat(const Mat& m, const Range* ranges);
    
    Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);
    //...
    ~Mat();
    

    1.2.2 运算符重载

    Mat& operator = (const Mat& m); //赋值运算符重载,做的是浅拷贝
    Mat& operator = (const MatExpr& expr);
    Mat& operator = (const Scalar& s);
    
    Mat operator()( Range rowRange, Range colRange ) const;
    Mat operator()( const Rect& roi ) const;
    Mat operator()( const Range* ranges ) const;
    
    CV_EXPORTS MatExpr operator * (const Mat& a, const Mat& b);//矩阵内积
    
    operator CvMat() const;
    operator CvMatND() const;
    operator IplImage() const;
    
    template<typename _Tp> operator vector<_Tp>() const;
    template<typename _Tp, int n> operator Vec<_Tp, n>() const;
    template<typename _Tp, int m, int n> operator Matx<_Tp, m, n>() const;
    

    1.2.3 数据访问函数

    ptr函数

    
    // 返回矩阵元素指针
    uchar* ptr(const int* idx);
    const uchar* ptr(const int* idx) const;
    
    template<typename _Tp> _Tp* ptr(int i0=0);
    template<typename _Tp> const _Tp* ptr(int i0=0) const;
    
    template<typename _Tp> _Tp* ptr(int i0, int i1);
    template<typename _Tp> const _Tp* ptr(int i0, int i1) const;
    
    template<typename _Tp> _Tp* ptr(int i0, int i1, int i2);
    template<typename _Tp> const _Tp* ptr(int i0, int i1, int i2) const;
    
    template<typename _Tp> _Tp* ptr(const int* idx);
    template<typename _Tp> const _Tp* ptr(const int* idx) const;
    
    template<typename _Tp, int n> _Tp* ptr(const Vec<int, n>& idx);
    template<typename _Tp, int n> const _Tp* ptr(const Vec<int, n>& idx) const;
    

    at函数

    template<typename _Tp> _Tp& at(int i0=0);
    template<typename _Tp> const _Tp& at(int i0=0) const;
    
    template<typename _Tp> _Tp& at(int i0, int i1);
    template<typename _Tp> const _Tp& at(int i0, int i1) const;
    
    template<typename _Tp> _Tp& at(int i0, int i1, int i2);
    template<typename _Tp> const _Tp& at(int i0, int i1, int i2) const;
    
    template<typename _Tp> _Tp& at(const int* idx);
    template<typename _Tp> const _Tp& at(const int* idx) const;
    
    template<typename _Tp, int n> _Tp& at(const Vec<int, n>& idx);
    template<typename _Tp, int n> const _Tp& at(const Vec<int, n>& idx) const;
    
    //! special versions for 2D arrays (especially convenient for referencing image pixels)
    template<typename _Tp> _Tp& at(Point pt);
    template<typename _Tp> const _Tp& at(Point pt) const;
    

    迭代器函数

    template<typename _Tp> MatIterator_<_Tp> begin();
    template<typename _Tp> MatIterator_<_Tp> end();
    template<typename _Tp> MatConstIterator_<_Tp> begin() const;
    template<typename _Tp> MatConstIterator_<_Tp> end() const;
    

    1.2.4 其它常用函数

    1. matlab风格的初始化函数,静态函数
    2. 矩阵运算
    3. 返回通道数等
    4. 深拷贝函数
    //matlab风格的初始化函数,静态函数
    static MatExpr zeros(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr zeros(Size size, int type);
    static MatExpr ones(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr ones(Size size, int type);
    static MatExpr eye(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr eye(Size size, int type);
    
    //矩阵运算
    Mat cross(InputArray m) const; //一维向量的叉乘,即外积
    double dot(InputArray m) const; //一维向量内积,结果是一个数
    MatExpr mul(InputArray m, double scale=1) const; //矩阵对应元素的乘积
    //两个矩阵的内积有重载的*可以实现 即 C=A*B,A的行数要与B的列数一致
    MatExpr inv(int method=DECOMP_LU) const; //矩阵的逆矩阵
    MatExpr t() const; //矩阵转置
    
    //
    size_t total() const;//返回图像中像素点总数量=rows*cols
    int type() const; //返回类型CV_8UC1 CV_16SC1 CV_32FC3等
    int depth() const;
    int channels() const; //返回通道数
    size_t elemSize() const; //返回像素元素的大小以字节的方式,包括通道。
    bool isContinuous() const; //判断数据存储是否连续
    void create(int rows, int cols, int type); //如果之前矩阵没有创建数据,可以创建
    
    //深拷贝函数
    Mat clone() const;
    void copyTo( OutputArray m ) const;
    void copyTo( OutputArray m, InputArray mask ) const;
    //...
    

    2 矩阵元素数据存储方式

    2.1 存储方式

    uchar data;对应的是数据的首元素存储地址。
    数据存储时,逐步扫描行,在内存中按照读的顺序存储。
    在这里插入图片描述
    根据数据的存储方式,可知要获取一个图像或矩阵的元素的数据,有几个关键点:

    1. 获得存储数据的首地址,即uchar* data;
    2. 获得图像或矩阵的通道数,是单通道(灰度图像)还是三通道(RGB)图像,即

    Mat src;
    int src.channels();

    1. 获得每个元素的字节大小。

    src.elemSize(); //返回元素所有通道一共的字节大小。如CV_8UC3,返回的就是1*3=3
    src.elemSize1(); //返回元素单通道的字节大小。如CV_8UC3,返回的就是1

    2.2 矩阵数据的读写(不用opencv)

    //data 是数据存储的首地址,
    //channels是图像的通道数,
    //elemSize是每个元素单通道中的字节数
    // rows 行数
    // cols 列数
    void work(uchar* data,int channels,int elemSize,int rows,int cols)
    {
    	for (int i=0;i<rows;i++)
    	{
    		uchar* p = data + cols*channels*elemSize*i; //获得i行的首地址
    		for (int j=0;j<cols;j++)
    		{
    			uchar* pj = p+j*channels*elemSize; //获得第j列的首地址
    			//do something   
    		}
    	}
    }
    
    展开全文
  • Android 开发过程中为了实现代码的高效性,通常要调用本地c++代码,JNI是java语言提供的和c/c++相互...c++部分新建Mat指针指向java传入的内存区域,将处理后的结果图像的Mat数据复制到这块内存区域,这样java中的创建的
  • usps.mat数据

    2012-06-22 18:44:22
    usps数据库为标准手写数据库,此为mat数据文件,含训练集和测试
  • Mat数据结构 一开始OpenCV是基于C语言的,在比较早的教材例如《学习OpenCV》中,讲解的存储图像的数据结构还是IplImage,这样需要手动管理内存。现在存储图像的基本数据结构是Mat。 Mat是opencv中保存图像数据...

    Mat数据结构

    一开始OpenCV是基于C语言的,在比较早的教材例如《学习OpenCV》中,讲解的存储图像的数据结构还是IplImage,这样需要手动管理内存。现在存储图像的基本数据结构是Mat

    Mat是opencv中保存图像数据的基本容器。其定义如下:

    class CV_EXPORTS Mat
    {
    public:
        // ... a lot of methods ...
        ...
    
        /*! includes several bit-fields:
             - the magic signature
             - continuity flag
             - depth
             - number of channels
         */
        int flags;
        //! the array dimensionality, >= 2
        int dims;
        //! the number of rows and columns or (-1, -1) when the array has more than 2 dimensions
        int rows, cols;
        //! pointer to the data
        uchar* data;
    
        //! pointer to the reference counter;
        // when array points to user-allocated data, the pointer is NULL
        int* refcount;
    
        // other members
        ...
    };

    Mat类可以表示n维的单通道或多通道数组,它可以存储实数/复数的向量和矩阵,单色或彩色图像等。向量MM的布局是由数组M.step[]M.step[]决定的,元素(i0,...,iM.dims1)(i0,...,iM.dims−1)的地址为(其中0ik<M.size[k]0≤ik<M.size[k]):

    addr(Mi0,...,iM.dims1)=M.data+M.step[0]i0+M.step[1]i1+...+M.step[M.dims1]iM.dims1addr(Mi0,...,iM.dims−1)=M.data+M.step[0]∗i0+M.step[1]∗i1+...+M.step[M.dims−1]∗iM.dims−1

    Mat对象的数据布局和CvMat、Numpy等兼容,实际上它和以step(strides)方式计算像素地址方式的数据结构兼容。
    在上面的数据结构可以看出,Mat数据结构中指针信息可以共享,即矩阵头信息独立,矩阵数据可以共享,使用引用计数器,类似智能指针。这样用户使用时,用户可以分配Mat的头信息,共享数据信息,并在原地处理信息,这样可以极大的节省内存。

    创建Mat对象

    1、使用构造函数Mat(nrows, ncols, type[, fillValue])或者create(nrows, ncols, type)
    这样可以创建一个nrows行,ncol列的矩阵,类型为type。例如CV_8UC1表示8位单通道, CV_32FC2表示双通道32位floating-point双通道。

    // make a 7x7 complex matrix filled with 1+3j.
    Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3));
    // and now turn M to a 100x60 15-channel 8-bit matrix.
    // The old content will be deallocated
    M.create(100,60,CV_8UC(15));

    对于type,格式为CV_位数+数值类型+C通道数,例如:
    CV_8UC1表示:单通道阵列,8bit无符号整数
    CV_8US2表示:2通道阵列,8bit有符号整数)
    2、创建多维矩阵

    // create a 100x100x100 8-bit array
    int sz[] = {100, 100, 100};
    Mat bigCube(3, sz, CV_8U, Scalar::all(0));

    3、使用拷贝构造函数或赋值操作符时,只是创建了矩阵头,共享了矩阵信息,时间复杂度为O(1)。Mat::clone()函数是深拷贝,拷贝了Mat的所有信息。

    4、只创建信息头部分,时间复杂度为O(1),可以使用这个特征Mat局部信息:

    // add the 5-th row, multiplied by 3 to the 3rd row
    M.row(3) = M.row(3) + M.row(5)*3;
    
    // now copy the 7-th column to the 1-st column
    // M.col(1) = M.col(7); // this will not work
    Mat M1 = M.col(1);
    M.col(7).copyTo(M1);
    
    // create a new 320x240 image
    Mat img(Size(320,240),CV_8UC3);
    // select a ROI
    Mat roi(img, Rect(10,10,100,100));
    // fill the ROI with (0,255,0) (which is green in RGB space);
    // the original 320x240 image will be modified
    roi = Scalar(0,255,0);

    可以创建ROI(Region of interest)区域

    Mat A = Mat::eye(10, 10, CV_32S);
    // extracts A columns, 1 (inclusive) to 3 (exclusive).
    Mat B = A(Range::all(), Range(1, 3));
    // extracts B rows, 5 (inclusive) to 9 (exclusive).
    // that is, C ~ A(Range(5, 9), Range(1, 3))
    Mat C = B(Range(5, 9), Range::all());
    Size size; Point ofs;
    C.locateROI(size, ofs);
    // size will be (width=10,height=10) and the ofs will be (x=1, y=5)

    5、使用用户开辟的数据创建Mat的header部分

    6、使用Mat::eye(), Mat::zeros(), Mat::ones()创建矩阵;或使用Mat_()

    Mat E = Mat::ones(2, 2, CV_32F);
    Mat O = (Mat_<float>(3, 3) << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);

    矩阵运算

    Mat支持矩阵运算。A、B表示Mat类型对象,s表示标量,alpha表示实数,支持以下运算:
    ** 加:A+B, A-B, A+s, s+B,-A
    ** 缩放:A*alpha
    对应像素相乘/除:A.mul(B),A/B, alpha/A。这里要求A、B大小相等,数据类型通道数一致。
    转置:A.t(),相当于A^T
    ** 求逆和伪逆矩阵。A.inv([method])宝石求逆,A.inv([method])*B表示求X,其中X满足AX=B
    逻辑位操作 A & B, ~A
    内积:A.cross(B), A.dot(B),表示对应像素相乘,求和。

    常用接口

    1、C++: size_t Mat::total() const
    返回像素总数
    2、C++: int Mat::depth() const
    返回矩阵type类型对应的数值。
    3、C++: int Mat::channels() const
    返回通道数
    4、C++: bool Mat::empty() const
    Mat::total() = 0 或 Mat::data = NULL,则方法返回 true


    访问Mat中的像素

    Mat中存储的图像像素,具体如何存储取决于使用的颜色模型和通道数,例如RGB图像对应的存储矩阵如下

    RGB存储的子列通道是反过来的:BGR。如果内存足够大,可以连续存储,通过方法Mat::isContinuous()可以判断矩阵是否连续。
    访问图像的像素,即访问某位置像素在内存中对应的地址。以提取彩色RGB图像某一通道图像为例:可以有如下方法:

    1、使用指针

    Mat存储的图像,每一行都是连续的,可以取得每一行开头指针来访问图像像素。例如提取一副图像中R通道的图像,G、B通道像素全部置零,可以获取每一行开头的指针,使用指针遍历每一行的所有像素。如果图像在内存中的存储是连续的,还可以一次遍历所有像素。

    /*
    original:原图像
    new_image:新图像
    channel:提取的通道 0 1 2分别表示RGB
    */
    void ExtractRGB(Mat& original, Mat& new_image, int channel){
        CV_Assert(channel < 3);
        // accept only char type matrices
        CV_Assert(original.depth() != sizeof(uchar));
    
        int channels = original.channels();
        //只接受3通道图像
        CV_Assert(channels == 3);
    
        new_image = original.clone();
    
        int nRows = new_image.rows;
        int nCols = new_image.cols * channels;
    
        if (new_image.isContinuous())
        {
            nCols *= nRows;
            nRows = 1;
        }
    
        int i, j;
        uchar* p;
        for (i = 0; i < nRows; ++i)
        {
            p = new_image.ptr<uchar>(i);
            for (j = 0; j < nCols; ++j)
            {
                if (0 == (j + 1 + channel) % 3){
                    //保留
                }
                else
                    p[j] = 0;
                
            }
        }
        return ;
    }

    2、使用迭代器

    在上面的使用裸指针的方法,不安全,不注意的话会造成内存越界访问。迭代器是封装了的指针,相对指针更加安全。

    /*
    original:原图像
    new_image:新图像
    channel:提取的通道 0 1 2分别表示BGR
    */
    void ExtractRGBIterator(Mat& original, Mat& new_image, int channel){
        CV_Assert(channel < 3);
        // accept only char type matrices
        CV_Assert(original.depth() != sizeof(uchar));
    
        int channels = original.channels();
        //只接受3通道图像
        CV_Assert(channels == 3);
    
        new_image = original.clone();
    
        int i = (channel + 1) % 3;
        int j = (channel + 2) % 3;
    
        MatIterator_<Vec3b> it, end;
        //3通道的图像,迭代器对应三个像素(*it)[0]、(*it)[1]、(*it)[2]
        for (it = new_image.begin<Vec3b>(), end = new_image.end<Vec3b>(); it != end; ++it)
        {
            (*it)[i] = 0;
            (*it)[j] = 0;
        }
    }

    3、实时计算

    如果想随机获取某一位置像素,例如(i,j)出的像素,要动态实时计算其偏移,OpenCV提供相关接口

    *
    original:原图像
    new_image:新图像
    channel:提取的通道 0 1 2分别表示BGR
    */
    void ExtractRGBRandomAcccess(Mat& original, Mat& new_image, int channel){
        CV_Assert(channel < 3);
        // accept only char type matrices
        CV_Assert(original.depth() != sizeof(uchar));
    
        int channels = original.channels();
        //只接受3通道图像
        CV_Assert(channels == 3);
    
        new_image = original.clone();
    
        Mat_<Vec3b> _I = new_image;
    
        int m = (channel + 1) % 3;
        int n = (channel + 2) % 3;
    
        for (int i = 0; i < new_image.rows; ++i)
            for (int j = 0; j < new_image.cols; ++j)
            {
                _I(i, j)[m] = 0;
                _I(i, j)[n] = 0;
                
            }
    }

    以上3个方法中,第一种最快,第三种最慢;因为第三种是随机访问像素使用的,每次都会计算(i,j)像素对应的地址。



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