pathdir = 'F:/#Study/Infrared target track/video/a/17/';%三通道图片所在文件夹路径
format = 'jpg';%图片文件格式
files=dir(strcat(pathdir,'*.',format));%读取所有的图片文件名存储在files
steps=100;
hwait=waitbar(0,'准备开始');
%核心代码
for n=1:numel(files)
filename=strcat(pathdir,files(n).name);
img=imread(filename);
x=rgb2gray(img); %转为灰度图像
imwrite(x,filename,'jpg');%自动设置为替换原文件,可以修改 ;直接用灰度图片替换原图片
str='正在运行中...';
waitbar(n/numel(files),hwait,str);
close(hwait);
pathdir = 'F:/#Study/Infrared target track/video/a/17/';%三通道图片所在文件夹路径format = 'jpg';%图片文件格式files=dir(strcat(pathdir,'*.',format));%读取所有的图片文件名存储在filessteps=100;hwait=waitbar(0,'准备开始');%核心代码for ...
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
from PIL import Image
image1 = Image.open(r'C:\test\cat_and_dog\2.jpg')
path = r'...
def convert_gray(f,**args):#图片处理与格式化的函数
rgb=io.imread(f) #读取图片
gray=color.rgb2gray(rgb) #将彩色图片转换为灰度图片
dst=transform.resize(gray,output_shape=(1544,2064)) #调整大小,图像分辨率的大小
retu.
% 读取EEG数据
eeg_data = load('eeg_data.mat'); % 假设数据已经存储在一个.mat文件中
eeg_channel = eeg_data.channel1; % 假设数据是单通道的,通道名称为channel1
% 计算FFT
Fs = 1000; % 假设采样率为1000Hz
L = length(eeg_channel);
NFFT = 2^nextpow2(L); % 计算FFT的点数,使用下一个2的幂次方的值
Y = fft(eeg_channel,NFFT)/L; % 计算FFT,除以L是为了归一化
% 计算频率轴
f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);
% 绘制频域图像
figure
plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1)))
title('单通道EEG频域图像')
xlabel('频率 (Hz)')
ylabel('振幅')
以上代码将会读取一个名为`eeg_data.mat`的MATLAB数据文件,并从中提取名为`channel1`的单通道EEG数据。然后,代码将计算FFT并绘制出频域图像。你可以根据需要修改采样率、数据文件和通道名称等参数。
Server Tomcat v7.0 Server at localhost was unable to start within 45 seconds.问题
CSDN-Ada助手:
SORT算法 Win10环境下配置运行 多目标跟踪
ForLeBron.23:
数据集 图片 批量重命名 python实现
bozuzong:
C++中的指针基础:指针变量的声明、初始化、指针运算符
Coding-Prince:
SORT算法 Win10环境下配置运行 多目标跟踪
啊秋秋秋秋: