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matlab抓取小球机械臂轨迹

matlab抓取小球机械臂轨迹

一、概述在机械臂控制领域,轨迹规划是一个非常重要的问题。

而在实际的应用中,很多情况下需要机械臂去抓取特定的物体或者遵循特定的轨迹。

对于小球抓取机械臂,如果能够精准地抓取并跟随小球的轨迹,将会具有重要的意义。

在本文中,我们将介绍如何利用MATLAB来实现小球机械臂轨迹的抓取。

二、小球机械臂的实现1. 使用相机对小球进行定位在实际应用中,我们可以通过使用摄像头对小球进行实时定位,摄像头捕获到的图像将会传输给MATLAB进行处理。

MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱,能够非常方便地实现对小球位置的定位和识别。

2. 控制机械臂进行抓取一旦小球的位置被准确地定位出来,接下来就可以利用MATLAB中的控制工具箱来实现对机械臂的精准控制。

可以通过串口或者其他通信方式将控制信号发送给机械臂,让它按照预先设定的轨迹进行抓取动作。

三、小球机械臂轨迹的获取1. 利用传感器实时获取小球位置在实现小球机械臂轨迹抓取的过程中,需要不断地获取小球的实时位置信息。

可以使用位置传感器或者其他传感器设备来获取小球的坐标信息,并将其传输给MATLAB进行实时处理。

2. 利用数学建模和算法进行轨迹规划在获取了足够的小球位置信息后,接下来就需要利用数学建模和算法来实现机械臂轨迹的规划。

可以运用运动学和动力学的知识,结合MATLAB中的控制工具箱,来实现轨迹的规划和控制。

四、MATLAB实现小球机械臂轨迹抓取的具体步骤1. 小球位置的识别与定位在MATLAB中,可以利用图像处理工具箱对摄像头捕获的图像进行处理,实现对小球位置的识别和定位。

可以通过颜色识别、边缘检测等方法来准确地获取小球的位置信息。

2. 小球机械臂的控制一旦小球的位置被准确地定位出来,就可以利用MATLAB中的控制工具箱来实现对机械臂的精准控制。

可以根据小球的位置信息,利用PID控制算法或者其他控制算法来实现对机械臂的精准控制。

3. 实时轨迹规划与跟随在小球机械臂抓取的过程中,需要实时地对小球的位置信息进行处理,并且根据实际情况动态地规划轨迹。

matlab读取文件

matlab读取文件

3.1 基本命令
5.which 寻找函数命令 格式:which 函数名 显示函数所在的文件位置,给出路径。 例如: which pinv 6 .path 路径控制命令 格式: path [路径] 显示或改变搜索路径。 例如: path (path,‘d:\test\aaa’)
3.1 基本命令 7.who,whos 显示变量命令 显示当前变量。 whos命令更详细。 8 .load,save 取出与保存结果命令 从磁盘上读出或保存计算结果。 例如: save test 将变量存入test.mat文件中。 例如: save test x y 仅保存x ,y 变量。
3.2 文件的打开与关闭 Matlab提供了对数据文件建立、打开、 读、写以及关闭等一系列函数,数据文件 一般存放在磁盘等介质上,用文件名标识, 系统对文件名没有特殊要求。文件数据格 式有二种形式,一是二进制格式文件,二 是ASCII文本文件,系统对这两类文件提供 了不同的读写功能函数。
3.2 文件的打开与关闭 1 fopen打开文件 在读写文件之前,必须先用fopen命令打 开一个文件,并指定允许对该文件进行的 操作。文件操作结束后,应及时关闭文件, 以免数据的丢失或误修改。fopen函数格式 为: Fid= fopen(filename,permission)
3.3 文件的读写操作 【例1】建立一数据文件test.dat,用于存放矩 阵A的数据。
已知 A=[-0.6515 -0.7534 -0.9264 -0.1735 -0.4768 -0.2727 -0.4567 -0.8173 -0.7373 -0.6773 -0.4354 -0.3212 -0.7823 -0.0972 -0.6574 -0.3190 -0.4132 -0.3265 -0.3267 -0.1923 -0.9047 -0.3583 -0.0631 -0.6298 -0.4389]

MATLAB读写函数一些使用说明

MATLAB读写函数一些使用说明

MATLAB读写函数一些使用说明1. load函数:load函数用于从文件中读取数据并将其加载到工作空间中。

可以使用load函数读取MATLAB的二进制文件、文本文件以及其他文件格式转换成的MATLAB文件。

语法如下:load filename例如:load data.mat2. save函数:save函数用于将工作空间中的数据保存为文件。

可以使用save函数将数据保存为MATLAB格式、二进制格式或文本格式的文件。

语法如下:save filename例如:save data.mat3. fopen函数和fclose函数:fopen函数用于打开文件,而fclose函数用于关闭文件。

在打开文件后,可以使用其他函数进行读写操作。

语法如下:fid = fopen(filename, mode)fclose(fid)例如:fid = fopen('data.txt', 'r')4. fprintf函数:fprintf函数用于将数据以指定的格式写入到文本文件中。

它可以将变量、矩阵等不同类型的数据保存为文本格式的文件。

语法如下:fprintf(fid, format, data)例如:fprintf(fid, '%d %f', A)5. fscanf函数:fscanf函数用于从文本文件中按指定的格式读取数据。

可以使用fscanf函数读取数字、字符串、矩阵等类型的数据。

语法如下:data = fscanf(fid, format, size)例如:data = fscanf(fid, '%d %f', [2, 3])6. xlsread函数和xlswrite函数:xlsread函数用于从Excel文件中读取数据,而xlswrite函数用于将数据写入Excel文件。

这两个函数可以方便地读写Excel文件中的数据。

语法如下:data = xlsread(filename, sheet, range)xlswrite(filename, data, sheet, range)例如:data = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1', 'A1:C3')7. imread函数和imwrite函数:imread函数用于从图像文件中读取图像数据,而imwrite函数用于将图像数据保存为图像文件。

matlab对文件目录操作及读写文件

matlab对文件目录操作及读写文件

Matlab对路径的操作及读写文件Matlab在数学运算方面有着强大的功能,同时在程序编写方面也有一定的优势。

Matlab 可用作函数、脚本、封装成类,同时提供了与常用编程语言的接口。

这时,matlab对文件目录和文件的操作有着重要的作用。

一、matlab对路径的操作1、filesep用于返回当前平台的目录分隔符,Windows是反斜杠(\),Linux是斜杠(/)。

2、fullfile用于将若干字符串连接成一个完整的路径。

例如:>> f=fullfile('D:','Matlab','example.txt')f=D:\Matlab\example.txt(在Windows中,“D:\”表示D盘,“D:”表示目录)3、fileparts用于将一个完整的文件名分割成4部分:路径,文件名,扩展名,版本号。

例如:>> f=fullfile('D:','Matlab','example.txt');>>[pathstr,name,ext,versn]=fileparts(f)pathstr=D:\Matlabname=exampleext=.txtversn=’’4、pathsep返回当前平台的路径分隔符。

Windows是分号(;),Linux是冒号(:)。

5、exist可以用于判断目录或者文件是否存在,同时不同的返回值有不同的含义。

例如:>> f=fullfile('D:','Matlab','example.txt');>>exist(f)ans=2>>exist('D:\Matlab')ans =76、which可以通过一个函数或脚本名称得到它的完整路径,同时还能处理函数重载的情况,例如:>> which abs(0)C:\MA TLAB7\toolbox\matlab\elfun\@double\abs.bi % double method>> which abs(single(0))C:\MA TLAB7\toolbox\matlab\elfun\@single\abs.bi % single method7、isdir判断一个路径是否代表了一个目录,例如:>> p='D:\Matlab';>> f=fullfile(p,'example.txt');>> isp=isdir(p)isp=1>> isf=isdir(f)isf=08、dir用于列出一个目录的内容,返回值为结构体数组类型,包含如下部分:name:文件或目录的名称;date:修改日期;bytes:文件大小;isdir:是否是目录。

matlab-数据读取

matlab-数据读取

>> M = magic(3); >> dlmwrite('test5.txt', [M*5 M/5], ' ') >> !type test5.txt 40 5 30 1.6 0.2 1.2 15 25 35 0.6 1 1.4 20 45 10 0.8 1.8 0.4
>> dlmwrite('test5.txt', rand(3), ... '-append', 'roffset', 1, 'delimiter', ' ') >> !type 40 5 30 15 25 35 20 45 10 test5.txt 1.6 0.2 1.2 0.6 1 1.4 0.8 1.8 0.4
>> A = xlsread('book1.xls', 1, 'E11:E12') A= 1 4
数据写入excel 二、将matlab数据写入 数据写入 xlswrite(filename, M) 将矩阵M写入 写入filename, 将矩阵 写入 , M的行数不能超过 的行数不能超过65536 的行数不能超过 M的列数不能超过 的列数不能超过256 的列数不能超过 在filename的sheet1中,从A1开始写 的 中 开始写 入。 >> a=magic(5); >> xlswrite('book2.xls',a)
>> a=magic(5); >> dlmwrite('test3.txt',a)
>> !type test3.txt 17,24,1,8,15 23,5,7,14,16 4,6,13,20,22 10,12,19,21,3 11,18,25,2,9

【Matlab】 读取文件各种方法

【Matlab】 读取文件各种方法

【Matlab】读取文件各种方法Excel/csv:xlsread,csvread,文本txt:空格分隔:textread;逗号分隔:csvread;逗号分隔且含有双引号:改后缀名为.csv后,用xlsread打开。

本技术支持指南主要处理:ASCII, binary, and MAT files.要得到MATLAB中可用来读写各种文件格式的完全函数列表,可以键入以下命令:help iofunMATLAB中有两种文件I/O程序:high level and low level.High level routines:包括现成的函数,可以用来读写特殊格式的数据,并且只需要少量的编程。

Low level routines:可以更加灵活的完成相对特殊的任务,需要较多的额外编程。

High level routines 包括现成的函数,可以用来读写特殊格式的数据,并且只需要少量的编程。

举个例子,如果你有一个包含数值和字母的文本文件(text file)想导入MATLAB,你可以调用一些low level routines自己写一个函数,或者是简单的用TEXTREAD函数。

使用high level routines的关键是:文件必须是相似的(homogeneous),换句话说,文件必须有一致的格式。

下面的段落描述一些high level file I/O routines并给出一些例子帮助理解概念。

LOAD/SAVE主要的high level file I/O routines 是LOAD和SAVE函数。

LOAD可以读MAT-file data或者用空格间隔的格式相似的ASCII data. SAVE可以将MATLAB变量写入MAT-file格式或者空格间隔的ASCII data。

大多数情况下,语法相当简单。

下面的例子用到数值由空格间隔的ASCIIfile sample_file.txt:1 5 4 16 85 43 26 86 8 4 32 190 7 8 7 65 9 81 2 3Example:用LOAD and SAVE 读写数据CODE:% Load the file to the matrix, M :M = load('sample_file.txt')% Add 5 to M :M = M +5% Save M to a .mat file called 'sample_file_plus5.mat':save sample_file_plus5 M% Save M to an ASCII .txt file called 'sample_file_plus5.txt' :save sample_file_plus5.txt M -asciiUIGETFILE/UIPUTFILEUIGETFILE/UIPUTFILE是基于图形用户界面(GUI)的。

Matlab中的数据操作与处理方法

Matlab中的数据操作与处理方法

Matlab中的数据操作与处理方法引言Matlab是一种广泛应用于科学和工程领域的编程语言和环境,它提供了丰富而强大的数据操作与处理方法。

本文将介绍一些在Matlab中常用的数据操作与处理方法,包括数据导入与导出、数据清洗与处理、数据可视化与分析等方面。

一、数据导入与导出在数据处理的开始阶段,数据的导入与导出是一个重要的步骤。

Matlab提供了多种方式来导入外部数据,如文本文件、Excel文件、图像文件等。

1. 导入文本文件:使用`importdata`函数可以方便地导入以空格、制表符或逗号分隔的文本文件。

例如,`data = importdata('data.txt')`可以将文本文件"data.txt"中的数据导入到变量"data"中。

2. 导入Excel文件:Matlab的"Import Data"工具可以直接导入Excel文件,并将其保存为Matlab的数据文件类型。

也可以使用`xlsread`函数来读取Excel文件中的数据。

例如,`[data, text, raw] = xlsread('data.xlsx')`可以将Excel文件"data.xlsx"中的数据读取到变量"data"中。

3. 导入图像文件:使用`imread`函数可以读取图像文件,并将其保存为Matlab 的图像数据类型。

例如,`img = imread('image.jpg')`可以将图像文件"image.jpg"读取到变量"img"中。

数据导出方面,Matlab也提供了相应的函数。

使用`writematrix`函数可以将Matlab的矩阵数据保存为文本文件,使用`writetable`函数可以将Matlab的表格数据保存为Excel文件,使用`imwrite`函数可以将Matlab的图像数据保存为图像文件。

matlab各工具箱功能简介(部分)

matlab各工具箱功能简介(部分)

Toolbox工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化1Symbolic Math Toolbox符号数学工具箱Symbolic Math Toolbox™提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。

您可以通过分析执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。

另外,还可以利用符号运算表达式为MATLAB®、Simulink®和Simscape™生成代码。

Symbolic Math Toolbox 包含MuPAD®语言,并已针对符号运算表达式的处理和执行进行优化。

该工具箱备有MuPAD 函数库,其中包括普通数学领域的微积分和线性代数,以及专业领域的数论和组合论。

此外,还可以使用MuPAD 语言编写自定义的符号函数和符号库。

MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和数学排版格式来记录符号运算推导。

您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。

2Partial Differential Euqation Toolbox偏微分方程工具箱偏微分方程工具箱™提供了用于在2D,3D求解偏微分方程(PDE)以及一次使用有限元分析。

它可以让你指定和网格二维和三维几何形状和制定边界条件和公式。

你能解决静态,时域,频域和特征值问题在几何领域。

功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地探索解决方案。

你可以用偏微分方程工具箱,以解决从标准问题,如扩散,传热学,结构力学,静电,静磁学,和AC电源电磁学,以及自定义,偏微分方程的耦合系统偏微分方程。

3Statistics Toolbox统计学工具箱Statistics and Machine Learning Toolbox 提供运用统计与机器学习来描述、分析数据和对数据建模的函数和应用程序。

您可以使用用于探查数据分析的描述性统计和绘图,使用概率分布拟合数据,生成用于Monte Carlo 仿真的随机数,以及执行假设检验。

回归和分类算法用于依据数据执行推理并构建预测模型。

MATLAB读入数据的几种方式探讨

MATLAB读入数据的几种方式探讨

MATLAB读入数据的几种方式探讨谢良喜孔建益王兴东张陵保李公法汤勃赵刚11(武汉科技大学机械自动化学院,武汉430081)2( )Several Methods of Importing Data into MatlabXie Liangxi, Kong Jianyi (Wuhan University of Science & Technology, Wuhan 430081)[摘要]:Matlab中有不同的函数用于读取数据,它们的特点不同,适用的场合也各不相同。

本文结合工程实例,对几个常用的读取数据方式进行了比较分析,并对函数的选择提出了建议。

关键词:故障诊断MA TLAB[Abstract]:There are many functions to import data into Matlab from a database file. It’s important to select a suitable function for your test. In this article, the author introduces three functions with comparing their difference, and gives his advice.Keyword: Fault-detection, Matlab中图分类号:TP311.1一.问题的提出在典型的机械设备离线检测与故障诊断中,常常将数据采集与数据处理做成分开的模块。

因为采集卡通常自带数据采集程序并可方便地将数据保存成指定格式文件;而MATLAB以其丰富而专业的函数库、完善的数据处理功能和强大的图形输出能力,被越来越多地作为信号分析处理的基础平台。

因此,离线检测中,通常在采集卡采集数据后,将数据以指定格式保存在计算机硬盘,常见的文件格式包括txt格式、dat格式等等;在数据后处理阶段,通过MATLAB读取数据并进行各种运算与处理。

matlab中的数据读取

matlab中的数据读取


% 判断首字符是否是数值

fprintf(fidout,'%s\n\n',tline);

% 如果是数字行,把此行数据写入文件MKMATLAB.txt

continue
% 如果是非数字继续下一次循环
❖ end
❖ end
❖ fclose(fidout);
❖ MK=importdata('MKMATLAB.txt');
❖ 谢谢观看
数据读取
一 、将excel数据导入matlab
❖ 1.直接导入
❖在文件菜单中选择 file/import data, ❖ 按照提示进行操作至结束。(book1.xls)
❖ >> Sheet1 ❖ Sheet1 = ❖ 123 ❖ 456
2.xlsread函数导入
❖ [filename, pathname]=uigetfile('*.xls'); ❖ %寻找源文件
'attrib2', value2, ...) ❖ dlmwrite(filename, M, '-append') ❖ dlmwrite(filename, M, '-append', attribute-
value list)
❖>> a=magic(5); ❖>> dlmwrite('test3.txt',a)
❖ >> M = magic(3); ❖ >> dlmwrite('test5.txt', [M*5 M/5], ' ') ❖ >> !type test5.txt ❖ 40 5 30 1.6 0.2 1.2 ❖ 15 25 35 0.6 1 1.4 ❖ 20 45 10 0.8 1.8 0.4

Matlab的数据读取操作

Matlab的数据读取操作

Matlab的数据读取操作Matlab的数据读取操作[转]2012-08-10 22:47:08Matlab网站用两个例子非常详尽地介绍了各个命令的基本用法,实际中,面对手头上的数据,如何选用合适的命令呢?以下结合几个示例给出一些总结,大家举一反三就可以了:1. 纯数据(列数相同):源文件:CODE:0 3866.162 2198.938 141.1401 3741.139 2208.475 141.2522 3866.200 2198.936 141.1563 3678.048 2199.191 141.2304 3685.453 2213.726 141.2615 3728.769 2212.433 141.2776 3738.785 2214.381 141.2567 3728.759 2214.261 141.2288 3748.886 2214.299 141.2439 3748.935 2212.417 141.25310 3733.612 2226.653 141.23611 3733.583 2229.248 141.22312 3729.229 2229.118 141.186解答:对于这个txt文件,由于各行列数相同,故简单地使用load,importdata均可。

2.字段名(中、英文字段均可)+数据:源文件:CODE:CH0 CH1 CH2 CH30.000123 0.000325 0.000378 0.0005980.000986 0.000256 0.000245 0.000698解答:由于是记录的形式,因此各行列数必相同(缺少部分列时请自行在文件中补上 Inf 或 NaN),故直接使用 importdata 便可。

3.注释(含有独立的数字串)+数据(列数相同):问题:这个文件有4列,但前6行是文字说明,4列数字是从第8行开始的.现在我想把这个文件的前2列和文字说明提出来组成一个新的dat文件源文件:CODE:Group 2 12.02.2006 LimeiSamples of datas: 50000CH0 CH1 CH2 CH30.000123 0.000325 0.000378 0.0005980.000986 0.000256 0.000245 0.000698目标文件:CODE:Group 2 12.02.2006 LimeiSamples of datas: 50000CH0 CH10.000123 0.0003250.000986 0.000256解答:由于注释中含有独立的数字串,且注释部分没有明显的格式,这时候用importdata, load等高级命令直接读取会失败,用textread, dlmwrite 等格式化命令也不太合适,因此只能使用低级命令进行读取。

整理:matlab读取数据的方法

整理:matlab读取数据的方法

整理:matlab读取数据的⽅法1 textread函数textread不⽤先fopen那个⽂件,适⽤于格式统⼀的txt⽂件的⼀次性⼤批量读取。

[data1,data2,data3,data4]=textread(filename,'%n%n%n%n','delimiter', ',','headerlines', 1);delimiter指出分隔符,读数据的时候会⾃动跳过分隔符。

headerlines, 跳过开头的⾏数2.textscan函数读取⽂本数据对于具有多⾏⽂字说明⽂本数据⽂件,最好的办法则是⽤textscan,或者fscanf读取。

filename='text.txt';fid=fopen(filename,'r');temp1=textscan(fid,'%s%s%s%s%s%f%f%s%f%s%s%s',,'HeaderLines',N1);fclose(fid);......3.fscanf函数——按⾏读取数据4. load——读取统⼀格式的数据⽂件今天利⽤textread读取若⼲个之前输出的纯数据⽂件(格式完全相同),第⼀个⽂件能顺利读取,第⼆个⼀直出错,提⽰如下:Trouble reading floating point number from file (row 1, field 1) ==> function ztd=otl_kokb(value)\nError in ==> textread at 176[varargout{1:nlhs}]=dataread('file',varargin{:});Error in ==> asr_otl_amplitudes3 at 13[vmf,csr,got,no,vlbi]=textread(filename,'%f %f %f %f %f');反复试验都⽊有解决,后来转⽽寻求load的帮助,⼀次通过,特记录下来:i=0;while ~feof(fid)i=i+1;otl_name=fgetl(fid);filename=strcat('D:\work\20101208\',otl_name);ztd=load(filename,'-ASCII');vmf=ztd(:,1); csr=ztd(:,2); got=ztd(:,3); no=ztd(:,4); vlbi=ztd(:,5);……end========先放着,回头整理=====================% trans5=c5;% pp5=trans5;% pp5(find(trans5>9999))=NaN;% trans5=pp5;============================。

matlab读取excel文件的方法

matlab读取excel文件的方法

matlab读取excel文件的方法matlab读取excel文件的方法在Excel中录入好数据以后,或许要用到matlab提取Excel的功能,具体该如何提取呢?接下来是店铺为大家带来的matlab读取excel 文件的方法,供大家参考。

matlab读取excel文件的方法:matlab读取Excel步骤1:读取sheet1中的所有数据我们以03版excel为例,假设excel中数据为matlab读取Excel步骤2:默认这些文本以及数字都放在sheet1中,我们将此excel选入当前工作目录(必要步骤),然后再MATLAB主窗口中输入下面命令:[NUM,TXT,RAW]=xlsread('example'),其中example是你的excel名,这里我所有的数据都在example.xls中。

输入以上命令,回车matlab读取Excel步骤3:NUM返回的是excel中的数据,TXT 输出的是文本内容,RAW输出的是未处理数据,这里因为文本占用的矩阵一共是8行6列,所以就输出了如上内容。

一般情况下,我们读取的都是excel中的数据,所以可以直接用[NUM]=xlsread('example'),只输出数据矩阵便可。

matlab读取Excel步骤4:读取指定sheet中的数据假如我们想读取第二个sheet中的数据,这里请注意:matlab读取excel中的数据是按照sheet在excel中的排放顺序来的,sheet3现在排在第二位,我们输入命令[NUM]=xlsread('example',2),回车结果如下:matlab读取Excel步骤5:读取指定单元格中的数据以sheet2中的数据为例matlab读取Excel步骤6:假设我们读取A3-D7之间的数据,那么我们输入命令[NUM]=xlsread('example',2,'A3:D7'),回车,结果如下:。

matlab中各种数据的读取

matlab中各种数据的读取

本技术支持指南主要处理:, , .要得到中可用来读写各种文件格式地完全函数列表,可以键入以下命令:中有两种文件程序::包括现成地函数,可以用来读写特殊格式地数据,并且只需要少量地编程.:可以更加灵活地完成相对特殊地任务,需要较多地额外编程.包括现成地函数,可以用来读写特殊格式地数据,并且只需要少量地编程.举个例子,如果你有一个包含数值和字母地文本文件()想导入,你可以调用一些自己写一个函数,或者是简单地用函数.b5E2R。

使用地关键是:文件必须是相似地(),换句话说,文件必须有一致地格式.下面地段落描述一些并给出一些例子帮助理解概念.p1Ean。

主要地是和函数.可以读或者用空格间隔地格式相似地 . 可以将变量写入格式或者空格间隔地 .大多数情况下,语法相当简单.下面地例子用到数值由空格间隔地:DXDiT。

:用读写数据:, :(''):'':'' :RTCrp。

是基于图形用户界面()地.会弹出对话框,列出当前目录地文件和目录,提示你选择一个文件.让你选择一个文件来写(类似‘另存为’选项?).用,可以选择已存在地文件改写,也可以输入新地文件名.两个函数地返回值是所选文件名和路径.5PCzV。

:用从当前目录选择一个:[] ('*',' ')注意: 一次只能选择一个文件.是一个功能强大,易于使用地基于地,用于读 .文件也必须是.形成地功能,不打开.可以将用于函数或者脚本中,因为在函数或者脚本中基于地文件导入机制并不理想.下面地例子用到包含几行文件头和文本、数值数据地文件'':jLBHr。

..: , ,:''.,('','') 原文有误?('')xHAQX。

可以通过访问结构地数据和文本域,来看结构中地真实值,例如输入:可以用读同一个文件并得到同样地结构.注意: 对于, 你必须检验导入向导正确地识别了列分隔符.是一个强大地动态,设计用来读格式地文本和或数值数据文件.除是从字符串而不是文件读以外,类似于.两个函数可以用许多参数来改变其具体地工作方式,他们返回读入指定输出地数据.他们有效地提供给你一个“两全其美”地方法,因为他们可以用一个命令读入混合地和数值数据(地做法),并且你可以改变他们以匹配你特定地应用(如同做到地).例子:LDAYt。

实验一--Matlab编程环境下图像的读取qiaohanyan

实验一--Matlab编程环境下图像的读取qiaohanyan

实验一 Matlab编程环境下图像的读取、存储和显示一、实验目的与要求1.熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。

2.熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。

3.掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。

4.掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。

5.图像的显示。

二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。

灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语,而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。

例如,在RGB彩色系统中,一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。

因此,许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理,方法是分别处理三副独立的分量图像即可。

图像关于x和y坐标以及振幅连续。

要将这样的一幅图像转化为数字形式,就要求数字化坐标和振幅。

将坐标值数字化成为取样;将振幅数字化成为量化。

采样和量化的过程如图1所示。

因此,当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时,称该图像为数字图像。

作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像,矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。

图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同,MATLAB把其处理为4类:➢亮度图像(Intensity images)➢二值图像(Binary images)➢索引图像(Indexed images)➢RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵,其归一化的取值表示亮度。

若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类,则它们的整数值范围分别是[0,255]和[0,65536]。

若图像是double类,则像素取值就是浮点数。

规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0,1](2) 二值图像一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。

利用Matlab自带的深度学习工具进行车辆区域检测与车型识别【Github更新!!!】(三)

利用Matlab自带的深度学习工具进行车辆区域检测与车型识别【Github更新!!!】(三)

利⽤Matlab⾃带的深度学习⼯具进⾏车辆区域检测与车型识别【Github更新】(三)前⾔对前⾯的东西更新了⼀下。

地⽅包括:1、GUI的更新,更友好的⽤户界⾯2、⽀持⽤⼿直接画车辆区域,并且识别出来3、将proposal、detect、fine-grained classification三个步骤分离4、在传⼊Classification Net的时候,不再循环传⼊分类,⽽是将检测出的proposal⼀起截取形成⼀个image4d,共同传⼊alexnet。

此举是为了加速。

Github效果直接看看吧!1、四个步骤:载⼊图像:区域推荐:(只显⽰了⼀部分)区域精细化:分类:2、可以直接截取车辆区域:3、视频中的检测与识别:4、⽀持⾃⼰载⼊模型:程序设计采⽤CarProphet类进⾏接⼝设计,供GUI中不同的回调函数调⽤。

声明global Predictor;Predictor=CarProphet('Model/cifar10NetRCNN.mat','Model/AlexNet_New.mat','Model/cars_meta.mat');采⽤全局变量的形式,让GUI能够调⽤其中的成员变量和函数。

三个关键函数:function [Proposal,Scores]=selective_search(Predictor)[Proposal,Scores]=Predictor.RCNNModel.cifar10NetRCNN.RegionProposalFcn(Predictor.Mat);endfunction RealRegion=rcnn_forward(Predictor)[bboxes, scores, ~]= Predictor.RCNNModel.cifar10NetRCNN.detect(Predictor.Mat);CarScores=scores(:,1);HighProbROI_Index=find(CarScores>Predictor.Threshold);RealRegion=bboxes(HighProbROI_Index,:);endfunction [rois,classes]=classify(Predictor)size_=size(Predictor.RealRegion);length_=size_(1);img_batch4d=zeros(227,227,3,length_);for i=1:length_crop_roi=Predictor.RealRegion(i,:);img_single=imcrop(Predictor.Mat,crop_roi);img_single=imresize(img_single,[227 227]);img_batch4d(:,:,:,i)=img_single; % Constructing 4d-array imagesendif(~isempty(img_batch4d))label_nums=Predictor.ClassifyModel.AlexNet_New.classify(img_batch4d);%draw labels in pictureclasses=Predictor.class_array.class_names(label_nums);rois=Predictor.RealRegion;endend⽤于显⽰的:core_func⽂件夹下:function DrawMat=draw(DrawMat,HighScoreProposals)%draw boxsize_=size(HighScoreProposals);length_=size_(1);for i=1:length_SingleBox_=HighScoreProposals(i,:);DrawMat=insertObjectAnnotation(DrawMat, 'rectangle', SingleBox_, '','LineWidth',1);endendfunction DrawMat=draw_roi_class(DrawMat,rois,classes)%draw boxsize_=size(rois);length_=size_(1);for i=1:length_SingleBox_=rois(i,:);DrawMat=insertObjectAnnotation(DrawMat, 'rectangle', SingleBox_, classes{i},'LineWidth',1); endendfunction HighScoreProposals=get_highscore_proposals(Proposals,Scores)%score 归⼀化score_0_1_=mapminmax(Scores',0,1);%选择阈值score_more_index=find(score_0_1_>0.5);%得到得分⾼的proposalsHighScoreProposals=Proposals(score_more_index,:);end直接在下载吧!注意:模型没有重新训练。

matlab读取xml的一个详细例子

matlab读取xml的一个详细例子

matlab读取xml的⼀个详细例⼦在⽹上找了⼀些例⼦,但是都不够细致,甚⾄错误连连。

这篇帖⼦介绍了如何通过matlab读取xml⽂件,已经顺在matlab 2009中运⾏。

这个程序中,最可能遇到的错误是你的xml⽂件格式不正确,导致⽆法读取。

⽐如说,如果xml ⽂件第⼀⾏⾸位有个空格,[html]view plaincopy1. _<?xml version="1.0" ?>会出现如下错误:The processing instruction target matching "[xX][mM][lL]" is not allowed.所以xml ⽂件弄好后,最好⽤IE浏览器打开,检查xml格式是否正确。

这个例⼦中有两种节点,⼀种是没有⼦节点的,如<ID>;另外⼀种是有⼦节点的,如<FDs type_id="opencv-matrix">。

具体语法参考注释。

以下是matlab⽂件:[python]view plaincopy1. clear;2. xmlDoc = xmlread('test.xml'); % 读取⽂件 test.xml3.4. %% Extract ID5. IDArray = xmlDoc.getElementsByTagName('ID'); % 将所有ID节点放⼊数组IDArray6. for i = 0 : IDArray.getLength-1 % 此例⼦中, IDArray.getLength 等于 27. nodeContent = char(IDArray.item(i).getFirstChild.getData) % 提取当前节点的内容8. end9.10. %% extract the FDs11. FDsArray = xmlDoc.getElementsByTagName('FDs'); % 将所有FDs节点放⼊数组FDsArray12.13. for i = 0 : FDsArray.getLength-114. thisItem = FDsArray.item(i); %15. FDsAttributes = char(thisItem.getAttributes.item(0).getValue) % 提取FDs节点的属性,如果没有属性或不需要提取,可以注释掉。

matlab中shaperead函数

matlab中shaperead函数

matlab中shaperead函数shaperead函数是Matlab中一个非常有用的函数,它可以用来读取和处理地理信息系统(GIS)中的矢量数据。

通过shaperead函数,我们可以轻松地读取矢量数据文件,如shapefile,然后对其中的空间对象进行分析和可视化。

在使用shaperead函数之前,我们需要确保已经安装了Mapping Toolbox,因为该函数属于该工具箱的一部分。

安装完毕后,我们就可以开始使用shaperead函数了。

shaperead函数的基本语法如下:S = shaperead(filename, Name, Value)其中,filename是要读取的shapefile文件的名称,Name和Value 是可选参数,用于指定其他选项。

通过这个函数,我们可以将shapefile文件的数据读取到一个结构数组S中,该结构数组包含了每个空间对象的属性和几何信息。

shaperead函数的返回值S是一个结构数组,每个元素代表一个空间对象。

该结构数组包含了空间对象的属性和几何信息,我们可以通过访问结构数组的字段来获取这些信息。

例如,我们可以通过S(i).Geometry来获取第i个空间对象的几何信息,通过S(i).属性名称来获取第i个空间对象的属性信息。

这样,我们就可以对空间对象进行各种分析和可视化操作。

除了读取shapefile文件外,shaperead函数还支持其他格式的矢量数据文件,如GeoJSON和KML等。

我们只需要将对应的文件名作为参数传递给shaperead函数即可。

除了基本的读取功能,shaperead函数还支持一些高级功能,例如读取指定范围内的空间对象、读取指定属性的空间对象等。

我们可以通过在Name和Value中指定相应的选项来实现这些功能。

shaperead函数是Matlab中一个非常有用的函数,它可以帮助我们读取和处理GIS中的矢量数据。

通过这个函数,我们可以轻松地对空间对象进行分析和可视化,为我们的地理信息系统分析提供了很大的便利性。

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function [lat,lon,z] = read_kml(fileName)
%READ_KML reads a Google Earth kml file into Matlab
% Reads in lat,lon,z from a simple path file.
%
% All the data in the data file must EITHER be on one line, for example:
% </LineString>
% </Placemark>
% </kml>
% afarris@ 2006 November
%% open the data file and find the beginning of the data
fid=fopen(fileName);
else
% the ending signal (</coordinates>) is present: remove it,
% add data to the rest and signal the end of the loop
z=reshape(z,max(a,b),min(a,b));
% more than one coordinate on each line, this is hard b/c there is no
% comma between points (just commans between lon and lat, and between
% lat and z) ie; -70.0000,42.0000,0 -70.1000,40.10000,0 -70.2,....
data = cell2mat(alldata);
% now find all commas
fComma = strfind(data, ',');
% find all spaces
fSpace = strfind(data,' ');
a=1;
if f < 20
% </coordinates> is in the begining of the line, ergo no data
% on this line; just end the loop
done2 = 1;
z(i) = str2num(alldata{i}(fComma(2)*1:end));
end
end
fclose(fid);
[a,b]=size(lat);
lat=reshape(lat,max(a,b),min(a,b));
lon=reshape(lon,max(a,b),min(a,b));
done = 1;
end
end
ar = 1;
% junk either ends with the word '<coordinates>' OR
% some data follows the word '<coordinates>'
if (f + 13) >= length(junk)
% -73.6513,40.4551,0 -73.3905,40.5214,0 -73.0589,40.5956,0
% OR each point must be on its own line, for example:
% -73.237171, 40.627311, 0.0
% -73.242945, 40.626360, 0.0
f2 = strfind(junk,'</coordinates>');
alldata{ar} = junk(1:f2-1);
ar = ar + 1;
done2 = 1;
end
end
% [lat,lon,z] = read_kml('test.kml');
%
% where test.kml looks like:
% <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
% <kml xmlns="/kml/2.1">
if fid < 0
error('could not find file')
end
done=0;
while done == 0
junk = fgetl(fid);
f=findstr(junk,'<coordinates>');
if isempty(f) == 0
if isempty(f) == 1
% no ending signal, just add this data to the rest
alldata{ar} = junk;
ar = ar + 1;
else
% ending signal is present
z(a) = str2num(data(fComma(fC+1)+1:fSpace(1)-1));
a=a+1;
fS=1;
% go thru all the points in the line
for fC = 3: 2: length(fComma)
% <Placemark>
% <name>test_length</name>
% <description>junk</description>
% <LineString>
% <tessellate>1</tessellate>
% <coordinates>
% -73.65138440596144,40.45517368645169,0 -73.39056199144957,40.52146569128411,0 -73.05890757388369,40.59561213913959,0 -72.80519929505505,40.66961872411046,0 -72.61180114704385,40.72997510603909,0 -72.43718187249095,40.77509309196679,0 </coordinates>
%
% I have to divide the string into Latitude, Longitude and Z values
% using the locations of both commas and spaces.
%
% turn alldata into regular vector so it is easier to work with
end
%% get the data into neat vectors
% either all the data is on one line, or each point is on its own line
f = strfind(alldata{1}(:)',',');
if length(f) > 2
% no data on this line
% done2 is set to zero so the next loop will read the data
done2 = 0;
else
% there is some data in this line following '<coordinates>'
done2 = 1;
else
% only some data is on this line
alldata{ar} = junk(f+13:end);
ar = ar + 1;
% done2 is set to zero so the next loop will read the rest of the data
z(a) = str2num(data(fComma(fC+1)+1:fSpace(fS+1)-1 ));
else
% have to handle last point seperatly b/c line may not end with
clear f2
f2=findstr(junk,'</coordinates>');
if isempty(f2) == 0
%all data is on this line
alldata{ar} = junk(f+13:f2-1);
% done2 is set to one because the next loop does not need to run
for i = 1 : size(alldata,2)
fComma = strfind(alldata{i}(:)',',');
lon(i) = str2num(alldata{i}(1:fComma(1)-1));
lat(i) = str2num(alldata{i}(fComma(1)+1:fComma(2)-1));
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