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  • 今天下载了matlab工具包gramm,想试着用来画图,运行时却发现有一个错误无论什么example都会出现,错误如下 求问大神是怎么解决这个错误的?麻烦给出解决方案。 ...

    今天下载了matlab工具包gramm,想试着用来画图,运行时却发现有一个错误无论用什么example都会出现,错误如下
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    求问大神是怎么解决这个错误的?麻烦给出解决方案。

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  • VLFeat工具包matlab使用方法

    千次阅读 2018-05-21 16:23:28
    最近要提一个数据集的feature,想先HOG特征做一个baseline,听师兄说VLFeat 是一个不错的工具包,就下载了试试,刚刚配置成功,网上各种搜索教程啊 但是都不行,最后还是硬着头皮看官网教程,才搞定,呵呵呵。...

    最近要提一个数据集的feature,想先用HOG特征做一个baseline,听师兄说VLFeat 是一个不错的工具包,就下载了试试,刚刚配置成功,网上各种搜索教程啊 但是都不行,最后还是硬着头皮看官网教程,才搞定,呵呵呵。。。废话少说,下面说说我是怎么做的:

     

    首先,从官网下载vlfeat软件包,链接:http://www.vlfeat.org/download.html ,下载最新版:VLFeat 0.9.20 binary package ;

    然后, 把压缩包解压出来,即得到:vlfeat-0.9.20, 我把它放在这个路径下: /home/wangxiao/Downloads/vlfeat-0.9.20 ;

    再然后,从终端打开matlab, 在matlab命令窗口输入:edit startup,会弹出一个编辑页面,输入:

                   run('/home/wangxiao/Downloads/vlfeat-0.9.20/toolbox/vl_setup.m')

    搞定了,重新打开matlab,就行了。

     

    检查是否安装成功的方法:

    在matlab命令窗口输入: help vl_hog , 看看时候有这个函数的使用方法信息,若有,则安装成功;

    也可以输入: vl_version , 若成功则提示:0.9.20 .........

     

     

    测试:

    复制代码
    path = 'C:\';
    im = imread([path, 'test_image.jpg']);
    cellSize = 8 ;
    im = im2single(im);
    hog = vl_hog(im, cellSize, 'verbose') ;
    imhog = vl_hog('render', hog, 'verbose') ;
    clf ; imagesc(imhog) ; colormap gray ;

    复制代码

     

    生成的HOG图像为:

    将  cellSize = 50 ;

    生成的图像为:

     

    将 cellSize = 3 ; 生成的图像为:

     

     

    over 。。。

    参考文献:http://www.vlfeat.org/index.html

     

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  • 于是,一怒之下,就给他降维处理了,但是matlab 自带的什么pca( ), princomp( )函数,搞不清楚怎么用的,表示不大明白,下了一个软件包: 名字:Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction 链接:...

    最近跑深度学习,提出的feature是4096维的,放到我们的程序里,跑得很慢,很慢。。。。

    于是,一怒之下,就给他降维处理了,但是matlab 自带的什么pca( ), princomp( )函数,搞不清楚怎么用的,表示不大明白,下了一个软件包:

    名字:Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction

    链接:http://lvdmaaten.github.io/drtoolbox/      

    Currently, the Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction contains the following techniques:

    1. Principal Component Analysis (PCA)
    2. Probabilistic PCA
    3. Factor Analysis (FA)
    4. Classical multidimensional scaling (MDS)
    5. Sammon mapping
    6. Linear Discriminant Analysis (LDA) 等34种降维方法。。。。

     

    废话少说,上干货。。。。

    先下载该软件包,解压到自己的matlab文件中,然后添加该软件包的路径:

         addpath(genpath(‘你的路径/drtoolbox’));

     

     

    然后就是上自己的数据了,我的数据为: test_feature,想把它降维到 1000维,执行:

    test_feature为要降维处理的数据, pca 为我选择的降维方法, 1000 是我想要的最终数据维数,生成的mapped_data即为降维处理后的数据。

    [mapped_data, mapping] = compute_mapping(test_feature, 'PCA', 1000 );

     1 net_feature_path = [path, 'net feature/'];
     2 
     3 %%
     4 test_feature = importdata([net_feature_path, 'HAT_test_features.txt']);
     5 [mapped_data, mapping] = compute_mapping(test_feature, 'PCA', 1000 );
     6 
     7 for i = 1:size(mapped_data, 1)
     8     line = mapped_data(i, :);
     9     file = fopen([net_feature_path, 'PCA_HAT_test_features.txt'], 'a');
    10     fprintf(file, '%s ', mapped_data);
    11     fprintf(file, '\n' );
    12     fclose(file);
    13 end
    14 
    15 % [coef, score, latent, t2] = princomp(test_fea);
    16 % COEFF = pca(test_fea) ;



     

     

    接下来,就是漫长的等待了,数据实在太大了。。。笔记本在咆哮。。。。。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/5117360.html

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  • 最近要提一个数据集的feature,想先HOG特征做一个baseline,听师兄说VLFeat 是一个不错的工具包,就下载了试试,刚刚配置成功,网上各种搜索教程啊 但是都不行,最后还是硬着头皮看官网教程,才搞定,呵呵呵。...

    最近要提一个数据集的feature,想先用HOG特征做一个baseline,听师兄说VLFeat 是一个不错的工具包,就下载了试试,刚刚配置成功,网上各种搜索教程啊 但是都不行,最后还是硬着头皮看官网教程,才搞定,呵呵呵。。。废话少说,下面说说我是怎么做的:

     

    首先,从官网下载vlfeat软件包,链接:http://www.vlfeat.org/download.html ,下载最新版:VLFeat 0.9.20 binary package ;

    然后, 把压缩包解压出来,即得到:vlfeat-0.9.20, 我把它放在这个路径下: /home/wangxiao/Downloads/vlfeat-0.9.20 ;

    再然后,从终端打开matlab, 在matlab命令窗口输入:edit startup,会弹出一个编辑页面,输入:

                   run('/home/wangxiao/Downloads/vlfeat-0.9.20/toolbox/vl_setup.m')

    搞定了,重新打开matlab,就行了。

     

    检查是否安装成功的方法:

    在matlab命令窗口输入: help vl_hog , 看看时候有这个函数的使用方法信息,若有,则安装成功;

    也可以输入: vl_version , 若成功则提示:0.9.20 .........

     

     

    测试:

    path = 'C:\';
    im = imread([path, 'test_image.jpg']);
    cellSize = 8 ;
    im = im2single(im);
    hog = vl_hog(im, cellSize, 'verbose') ;
    imhog = vl_hog('render', hog, 'verbose') ;
    clf ; imagesc(imhog) ; colormap gray ;

     

    生成的HOG图像为:

    将  cellSize = 50 ;

    生成的图像为:

     

    将 cellSize = 3 ; 生成的图像为:

     

     

    over 。。。

    参考文献:http://www.vlfeat.org/index.html

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/4906717.html

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