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  • Matlab对图像深度处理

    2020-05-14 22:03:10
    Matlab关于对图像深度的处理,只需在源代码中换掉图片即可,相当方便,亲测有效哦,关于图像处理的。
  • 数据可视化 要使用plot函数来绘制图形,需要执行以下步骤: 通过指定要绘制函数的变量x的值的范围来定义x。 定义函数,y = f(x) 调用plot命令,如下:plot(x,y) 以下示例将演示该概念。下面绘制x的值范围是从0到...

    数据可视化

    要使用plot函数来绘制图形,需要执行以下步骤:

    • 通过指定要绘制函数的变量x的值的范围来定义x。
    • 定义函数,y = f(x)
    • 调用plot命令,如下:plot(x,y)

    以下示例将演示该概念。下面绘制x的值范围是从0到100,使用简单函数y = x,增量值为5。
    创建脚本文件并键入以下代码 -
    x = [0:5:100];
    y = x;
    plot(x, y)
    在图上添加标题,标签,网格线和缩放
    MATLAB允许沿x轴和y轴,网格线添加标题,标签,并且还可以调整轴来绘制图形。

    • xlabel和ylabel命令沿x轴和y轴生成标签。

    • title命令用于在图表上设置标题。

    • grid on命令用于将网格线放在图形上。

    • axis equal命令允许生成具有相同比例因子的绘图和两个轴上的空格。

    • axis square命令生成一个方形图。

    x = [0:0.01:10];
    y = sin(x);
    plot(x, y), xlabel(‘x’), ylabel(‘Sin(x)’), title(‘Sin(x) Graph’),
    grid on, axis equal

    在同一个图上绘制多个函数
    

    可以在同一个图上绘制多个图形。以下示例演示了这一概念 -
    示例
    创建脚本文件并键入以下代码 -
    x = [0 : 0.01: 10];
    y = sin(x);
    g = cos(x);
    plot(x, y, x, g, ‘.-’), legend(‘Sin(x)’, ‘Cos(x)’)
    legend函数的基本用法是:
    LEGEND(string1,string2,string3, …)
    分别将字符串1、字符串2、字符串3……标注到图中,每个字符串对应的图标为画图时的图标。

    **在图上设置颜色**
    

    MATLAB提供了八个基本的颜色选项来绘制图形。 下表显示了颜色及其代码

    在这里插入图片描述
    设置轴刻度
    axis命令用来设置轴刻度。可以通过以下方式使用axis命令为x和y轴提供最小和最大值:
    axis ( [xmin xmax ymin ymax] )

    生成子图
    当在同一个图中创建一个绘图数组时,这些图中的每一个图称为子图。
    subplot命令用于创建子图。
    该命令的语法是 :
    subplot(m, n, p)
    其中,m和n是绘图数组的行数和列数,p表示放置指定图形的位置。
    使用subplot命令创建的每个曲线都可以有自己的特点。 以下示例演示了这一概念 -
    示例
    下面示例将生成两个区域块 -

    创建脚本文件并键入以下代码 -
    x = [0:0.01:5];
    y = exp(-1.5*x).sin(10x);
    subplot(1,2,1)
    plot(x,y), xlabel(‘x’),ylabel('exp(–1.5x)sin(10x)’),axis([0 5 -1 1])
    y = exp(-2
    x).sin(10x);
    subplot(1,2,2)
    plot(x,y),xlabel(‘x’),ylabel(‘exp(–2x)*sin(10x)’),axis([0 5 -1 1])
    MATLAB
    执行上面示例代码,得到以下结果 -
    在这里插入图片描述

    绘制条形图
    bar命令绘制二维条形图
    示例
    假设有10名学生,这些学生某次考试获得分数是:75,58,90,87,50,85,92,75,60和95,使用这此分数来绘制条形图如下。
    创建脚本文件并键入以下代码 -
    x = [1:10];
    y = [75, 58, 90, 87, 50, 85, 92, 75, 60, 95];
    bar(x,y), xlabel(‘Student’),ylabel(‘Score’),
    title(‘First Sem:’)
    print -deps graph.eps

    在这里插入图片描述

    绘制等高线
    两个变量的函数的轮廓线是一个曲线,函数有一个恒定值。等高线用于通过连接等于高于某一水平的点(如平均海平面)来创建轮廓图。
    MATLAB提供了绘制轮廓图的contour函数。
    示例:
    contour(theta0_vals, theta1_vals, J_vals, logspace(-2, 3, 20));
    %contour(X,Y,Z,v) 使用 X 和 Y 绘制 Z 的等高线图。V规定等高线的范围
    %logspace(a,b,N) 把10的a次方到10的b次方区间分成N份

    三维图
    三维图基本上显示的是由两个变量g = f(x,y)中的函数定义的表面。
    像之前一样,要定义g,首先使用meshgrid命令在函数的域上创建一组(x,y)点。 接下来,分配函数本身。 最后,使用surf命令创建一个曲面图。
    surf(x, y, g)

    展开全文
  • CNN特征图可视化

    2018-05-18 10:33:54
    基于MATLAB中MatConvNet工具包实现的VGG网络特征和卷积核可视化
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  • 最近在尝试ViT模型,在可视化输入数据时需要把图片分割成若干部分(patches)。示例图片如下, 代码如下: %% load image uiopen(' earth.jpeg',1) earth_gray = rgb2gray(earth); % 转换成灰度图片 figure;imagesc...

    前言

    此文章会涉及常用的画图函数和技巧,包括1维/2维/3维数据。 文章会一直更新。

    2维图片

    图像分割成不同的patches

    27.08.2021

    最近在尝试ViT模型,在可视化输入数据时需要把图片分割成若干部分(patches)。示例图片如下,在这里插入图片描述
    代码如下:

    %% load image
    uiopen(' earth.jpeg',1)
    earth_gray = rgb2gray(earth);	% 转换成灰度图片
    figure;imagesc(earth_gray)
    whos earth_gray
    %% cutout 	剪切
    earth_gray_cutout = earth_gray;
    earth_gray_cutout(1:30,:) = [];
    earth_gray_cutout(end-10:end,:) = [];
    earth_gray_cutout(:,1:50) = [];
    earth_gray_cutout(:,end-20: end) = [];
    figure;imagesc(earth_gray_cutout)
    whos earth_gray_cutout
    
    %% resize 大小变成 400 X 400
    image_size = 400; 
    earth_gray_cutout_resize = imresize(earth_gray_cutout,[image_size image_size]);
    
    %% divide the image into several patches
    template_image = earth_gray_cutout_resize;
    
    patch_size_given = 40;	% 每一部分的尺寸, 40个像素
    number_of_patchs = image_size / patch_size_given;	
    
    padding_width = patch_size_given/2;	% 相邻部分的间距
    
    template_patchs = ones(image_size+ (number_of_patchs-1)*padding_width, image_size+ (number_of_patchs -1)*padding_width)*255;	% 设置成255,是因为在hot中, 白色为最高值 (255)
    figure;
    for index_patch_1 = 1:number_of_patchs
        for index_patch_2 = 1:number_of_patchs        
        patch_pickup = template_image(1 + (index_patch_1-1) * patch_size_given : index_patch_1*patch_size_given,...
            1 + (index_patch_2-1) * patch_size_given : index_patch_2*patch_size_given);
        template_patchs(1+(index_patch_1-1)*(patch_size_given + padding_width):index_patch_1*(patch_size_given)+(index_patch_1-1)*padding_width,...
            1+(index_patch_2-1)*(patch_size_given + padding_width):index_patch_2*(patch_size_given)+(index_patch_2-1)*padding_width) = patch_pickup;
        
        imagesc(template_patchs); colormap hot; axis image
        pause(0.02)
        end 
    end 
    
    

    结果如下
    在这里插入图片描述
    可以看到,图片已经被”分割“好了,但是坐标轴和刻度却影响了整体的效果。下面的代码可以去除不需要的信息。

    % 移除坐标轴刻度和边框
    set(gca,'Visible','off');	% 包括title
    
    % 还有一种做法,可以保留title 
    set(gca,'XColor', 'none','YColor','none')
    
    
    

    效果如下:
    在这里插入图片描述

    1维数据

    柱状图 histogram

    在分析数据分布式,常常会用到树状图histogram。当需要对比不同的数据时,如果能同时画出两个或者更多个树状图,那么就可以进行非常直观的对比。
    这里需要用到一个第三方函数brewermap

    map = brewermap(2, 'Set1');	% 一系列颜色
    data1 =rand(100000,1);
    data2 =rand(100000,1)*0.5;
    data3 = rand(100000,1)*1.5;
    figure;
    histogram(data1,'facecolor',map(1,:),'facealpha',.5,'edgecolor','none')
    hold on 
    histogram(data2,'facecolor',map(2,:),'facealpha',.5,'edgecolor','none')
    hold on 
    histogram(data3,'facecolor',map(3,:),'facealpha',.5,'edgecolor','none')
    
    box off
    axis tight
    % legalpha('H1','H2','H3','location','northeast')
    legend('A','B','C')
    legend boxoff
    

    结果如下:
    三种数据分布都表达张一个图上。
    在这里插入图片描述

    展开全文
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  • 之前的博客中介绍过利用MATLAB可视化图像特征,因为最近在看《深度学习21天实战caffe》,里面有一章节是关于可视化的,所以把可视化mnist数据集的代码共享一下,在这里要感谢赵永科老师clc; clear; close all; image...

    之前的博客中介绍过利用MATLAB可视化图像特征,因为最近在看《深度学习21天实战caffe》,里面有一章节是关于可视化的,所以把可视化mnist数据集的代码共享一下,在这里要感谢赵永科老师

    clc;
    clear;
    close all;
    image_file_name='t10k-images.idx3-ubyte';
    index_file_name='t10k-labels.idx1-ubyte';
    
    fid1=fopen(image_file_name,'rb');
    fid2=fopen(index_file_name,'rb');
    
    image_data=fread(fid1,'uint8');
    index_data=fread(fid2,'uint8');
    
    fclose(fid1);
    fclose(fid2);
    
    image_data=image_data(17:end);
    index_data=index_data(9:end);
    image_buffer=zeros(28,28);
    
    for k=1:100:length(image_data)/28/28
        figure(10000);
        for t=1:10000
            image_buffer=reshape(image_data((k+t-2)*28*28+1:(k+t-1)*28*28),28,28)';
            subplot(100,100,t);
            imshow(uint8(image_buffer)');
            title(num2str(index_data(k+t-1)));
        end
        pause;
    end

    效果图如下:
    这里写图片描述

    在这里要感谢赵永科老师,代码是赵老师书里的。

    参考文献:《深度学习21天实战caffe》赵永科

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  • 前面博客中介绍了怎么样利用MATLAB实现特征可视化,那一篇博客中介绍了一个对权重可视化的博客,本来不打算写这个博客了,但是我仔细看了那一篇博客,有点繁琐,所以我又整理了一下用MATLAB实现模型参数权重可视...

    前面博客中介绍了怎么样利用MATLAB实现特征图的可视化,那一篇博客中介绍了一个对权重可视化的博客,本来不打算写这个博客了,但是我仔细看了那一篇博客,有点繁琐,所以我又整理了一下用MATLAB实现模型参数权重可视化的部分,这一篇介绍对第一个卷积层权重可视化,下一篇博客介绍Alexnet中2到5卷积层的可视化,请大家注意,只有卷积层才能可视化。
    通过对训练后的模型进行可视化可以判断模型的优劣,怎么判断直接看博文后面的效果图,一看便知。直接放MATLAB代码,基于Alexnet,模型是前面介绍内容训练出来的模型,这个模型训练的不好,从参数权重图上就可以看出来,最后我会做一个好的和坏的第一个卷积层的参数可视化效果图,用于对比,如果想要可视化其它网络模型,只需要修改相应的部分就行,这里不再赘述。

    clc;
    clear;
    close all;
    addpath('../../../../matlab');
    caffe.set_mode_cpu();
    net=caffe.Net('alexnetdeploy.prototxt','cloth_iter_100000.caffemodel','test');
    net.layer_names      %显示都有哪些层
    net.blob_names    
    conv1_layer=net.layer_vec(1);  
    blob1=conv1_layer.params(1);    %注意只有卷积层是有参数的
    w=blob1.get_data();
    size(w)
    W=zeros(11*3,11*96);
    for u=1:3
        for v=1:96
            W(11*(u-1)+(1:11),11*(v-1)+(1:11))= w(:,:,u,v)';
        end
    end
    W=W-min(min(W));
    W=W/(max(max(W)))*255;     %从0-1转换到255
    W=uint8(W);
    W=[W,zeros(size(W,1),4*11)];
    WW=cat(3,W(1:11,:),W(12:22,:),W(23:33,:));
    W=zeros(10*12,10*12,3);
    for u=1:10
        for v=1:10
            W((u-1)*12+(1:11),(v-1)*12+(1:11),:)=WW(:,(u-1)*11*10+(v-1)*11+(1:11),:);
        end
    end
    W=uint8(W);
    figure;
    imshow(W);
    

    效果图:
    这里写图片描述

    上面这是一个不好的效果图,因为图案类似噪音太严重,不够平滑,不够美观。

    这里写图片描述

    这一张权重图是bvlc_reference_caffenet.caffemodel的权重图,这个效果图比较平滑,也可以观察到一部分权重负责提取高频灰度特征,而另一些负责提取低频彩色特征。哪个好哪个坏,一看便知,这也是可视化权重的一个重要作用。

    展开全文
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