效果图：该效果主要实现一个table展示数据，并在下方生成一个折线图。 实现方式：1、首先需要对表格进行一个数据加载，这里用到了layui的table.render，具体用法可以参考https://www.layui.com/doc/modules/table.htmlhtml部分：1<tableclass="layui-hide"id="reportTableId"lay-filter="currentTableFilter"></table>js部分：1<script>2layui.use(['form','table','echarts'],function(){3var$=layui.jquery,4form=layui.form,5table=layui.table;6echarts=layui.echarts;78//table.render()方法返回一个对象：vartableIns=table.render(options)，可用于对当前表格进行“重载”等操作9tableIns=table.rende...

这是内核自带的文档，讲解ARM芯片的内存是如何布局的！比较简单，对于初学者可以看一下！但要想深入理解Linux内存管理，建议还是找几本好书看看，如深入理解Linux虚拟内存，嵌入系统分析，Linux内核分析及程序设计等； KernelMemoryLayoutonARMLinuxLinux在ARM平台上的内存布局 RussellKing<rmk@arm.linux.org.uk>      November17,2005(2.6.15)ThisdocumentdescribesthevirtualmemorylayoutwhichtheLinuxkernelusesforARMprocessors. Itindicateswhichregionsarefreeforplatformstouse,andwhichareusedbygenericcode.本文档描述了Linux内核在ARM处理器上的虚拟内存布局。说明了哪些区域是给ARM平台使用的，哪些区域是通用代码使用的。TheARMCPU...

错误：error:‘to_string’wasnotdeclaredinthisscope 原因：to_string是C++11引入的新功能，旧版本编译器可能不支持它，所以要给编译器加上“C++11”编译支持 解决方案：Linux下的GCC编译器：在g++命令行加入编译选项 -std=c++11，例如：g++-otesttest.cpp-std=c++11 CodeBlocks编译器：工具栏打开Settings->Compiler，在这里勾选C++11标准即可。（参考链接） DevC++编译器：在菜单栏点开Tools->CompileOptions，加上圈住的编译指令即可让编译器支持c++11的标准。(参考链接) ...

 clearall;closeall;clc;I=imread('rice.png');I=im2bw(I);J=bwperim(I);%提取二值图像图像边缘figure;subplot(121);imshow(I);title('原二值图像');subplot(122);imshow(J);title('图像边缘');​ 其他提取图像边缘的方法：利用膨胀和腐蚀提取图像边缘matlab实现https://blog.csdn.net/Ibelievesunshine/article/details/100554718matlab提取图像轮廓（图像边缘提取）https://blog.csdn.net/Ibelievesunshine/article/details/100184985利用matlab写一个简单的拉普拉斯变换提取图像边缘https://blog.csdn.net/Ibelievesunshine/article/details/88802853 ...

BW=imregionalmax（I）:该函数获得灰度图像I的局部极大值，返回值BW为和原图像大小相同的二值图像，BW中元素1对应极大值，其他元素为0BW=imregionalmax（I，conn）：该函数中参数conn为连通类型。对于二值图像conn可以取值为4和8，默认值为8。对于三维图像，conn可以取值为6、18、26，默认值为26。J=imregionalmax（I），从以下的例子可以看到局部最大值都标为了1 [imregionalmin用法和imregionalmax类似]I=  10  10  10  10  10  10  20  20  10  10  10  10  20  20  10  30  30 &nbs...

EUL=C-H其中EUL表示欧拉数 C表示对象数H表示孔洞数欧拉数常用来识别数字：识别数字8，8的欧拉数为-1，不同于0,1,2,3,4,5,6,7,9closeall;clearall;clc;%识别数字8I=imread('8.jpg');K=im2bw(I);J=~K;%图像取反EUL=bweuler(J);figure;subplot(131);imshow(I);subplot(132);imshow(K);subplot(133);imshow(J);EUL=-1​我们想一下0的欧拉数为多少，再进行验证，图像0包含一个对象，一个孔洞，所以欧拉数为0，我们测试后发现0的欧拉数为0，符合我们的预想。​ EUL=0...

利用edge（）函数提取图像轮廓，绘制出对象的边界和提取边界坐标信息，matlab实现代码如下：closeall;clearall;clc;%提取图像轮廓，提取图像边缘I=imread('yifu.jpg');c=im2bw(I,graythresh(I));figure;subplot(131);imshow(I);c=flipud(c);%实现矩阵c上下翻转b=edge(c,'canny');[u,v]=find(b);%返回边界矩阵b中非零元素的位置xp=v;%行值v赋给xpyp=u;%列值u赋给ypx0=mean([min(xp),max(xp)]);%x0为行值的均值y0=mean([min(yp),max(yp)]);%y0为列值得均值xp1=xp-x0;yp1=yp-y0;[cita,r]=cart2pol(xp1,yp1);q=sortrows([cita,r]);%从r列开始比较数值并按升序排序cita=q(:,1);%赋角度值r=q(:,2);%赋半径模值subplot(132);polar(cita,r);%画极坐标下的轮廓图[x,y]=pol2cart(cita...

在测试代码时发现，自己的matlab无法执行Freeman链码函数：boundaries和fchcode函数都无法正常运行：需要在自己的工作目录中添加如下函数：boundaries  fchcode   minmag   codediff代码如下：functionB=boundaries(BW,conn,dir) %BOUNDARIESTraceobjectboundaries.%B=BOUNDARIES(BW)tracestheexteriorboundariesofobjectsinthebinary%imageBW.Bisap_by_1cellarray,wherepisthenumberofobjectsinthe%image.EachcellcontainsaQ_by_2matrix,eachrowofwhichcontainsthe%rowandcolumncoordinatesofaboundarypixel.Qisthenumberofboundary%pixelsfortheco...

Gabor变化属于加窗傅里叶变换，Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。Gabor函数与人眼的生物作用相仿，所以经常用于纹理识别上，并取得了较好的效果。二维Gobor滤波函数：​其中：xp=x*cos(theta)+y*sin(theta)yp=y*cos(theta)-x*sin(theta)function[G,gabout]=gaborfilter(I,Sx,Sy,f,theta)%gaborfilter定义，I为输入图像，Sx、Sy是变量在x，y轴变化的范围，即选定的gabor小波窗口的大小%f为正弦函数的频率，theta为gabor滤波器的方向。G为gabor滤波函数g(x,y)，gabout为gabor滤波后的图像ifisa(I,'double')~=1I=double(I);endforx=-fix(Sx):fix(Sx)fory=-fix(Sy):fix(Sy)xp=x*cos(theta)+y*sin(theta);yp=y*cos(theta)-x*sin(theta);G(fix(Sx)+x+1,fix(Sy)+y+1)=exp(-.5*((...

closeall;clearall;clc;I=imread('yaogan2.jpg');HSV=rgb2hsv(I);Hgray=rgb2gray(HSV);%计算64位灰度共生矩阵glcmsl=graycomatrix(Hgray,'numlevels',64,'offset',[01;-11;-10;-1-1]);%纹理特征统计，包括对比度、相关性、熵、平稳度、二阶矩（能量）stats=graycoprops(glcmsl,{'contrast','correlation','energy','homogeneity'});ga1=glcmsl(:,:,1);%0°ga2=glcmsl(:,:,2);%45°ga3=glcmsl(:,:,3);%90°ga4=glcmsl(:,:,4);%135°energya1=0;energya2=0;energya3=0;energya4=0;fori=1:64forj=1:64energya1=energya1+sum(ga1(i,j)^2);energya2=energya2+sum(ga2(i,j)^...

图像中通常采用自相关函数作为纹理测度自相关函数的定义为：​调用自定义函数zxcor（）对砖墙面和大理石面纹理进行分析：自定义函数zxcor（）：function[epsilon,eta,C]=zxcor(f,D,m,n)%自相关函数zxcor(),f为读入的图像数据，D为偏移距离，[m,n]是图像的尺寸数据，返回图像相关函数C的值%epsilon和eta是自相关函数C的偏移变量forepsilon=1:Dforeta=1:Dtemp=0;fp=0;forx=1:mfory=1:nif(x+epsilon-1)>m|(y+eta-1)>nf1=0;elsef1=f(x,y)*f(x+epsilon-1,y+eta-1);endtemp=f1+temp;fp=f(x,y)*f(x,y)+fp;endendf2(epsilon,eta)=temp;f3(epsilon,eta)=fp;C(epsilon,eta)=f2(epsilon,eta)/f3(epsilon,eta);endendepsilon=0:(D-1);eta=0:(D-1);end调用函数的测试代码如下：clo...

灰度差分统计特征有：平均值：​对比度：​熵：​i表示某一灰度值，p(i)表示图像取这一灰度值的概率closeall;clearall;clc;%纹理图像的灰度差分统计特征J=imread('qiang1.jpg');A=double(J);[m,n]=size(A);B=A;C=zeros(m,n);fori=1:m-1forj=1:n-1B(i,j)=A(i+1,j+1);C(i,j)=abs(round(A(i,j)-B(i,j)));endendh=imhist(mat2gray(C))/(m*n);mean=0;con=0;ent=0;%均值mean，对比度con，熵entfori=1:256mean=mean+(i*h(i))/256;con=con+i*i*h(i);if(h(i)>0)ent=ent-h(i)*log2(h(i));endendmean,con,ent​​qiang1.jpg               ...

​  一阶矩，定义了每个颜色分量的平均强度​ 二阶矩，反映待测区域颜色方差，即不均匀性​ 三阶矩，定义了颜色分量的偏斜度，即颜色的不对称性 closeall;clearall;clc;J=imread('lena.jpg');K=imadjust(J,[70/255160/255],[]);figure;subplot(121),imshow(J);subplot(122),imshow(K);[m,n]=size(J);mm=round(m/2);mn=round(n/2);[p,q]=size(K);pp=round(p/2);qq=round(q/2);J=double(J);K=double(K);colorsum=0.0;Javg=mean2(J)%求原图像一阶矩Kavg=mean2(K)%求增强对比度后的图像一阶矩Jstd=std(std(J))%求原图像的二阶矩，因为一次std函数表示按列求标准差，两次std表示求整个矩阵的标准差Kstd=std(std(K))%求增强对比度后的图像二阶矩fori=1:mmforj=1:m...

可以证明，最简单的各向同性微分算子是拉普拉斯算子。一个二维图像函数f(x,y)的拉普拉斯算子定义为​其中，在x方向可近似为​同理，在y方向上可近似为​于是我们得到满足以上三个公式的两个变量的离散拉普拉斯算子是​拉普拉斯变换所对应的滤波器模板为：0101-41010     使用matlab利用拉普拉斯算子试着提取一下图像的边缘%使用拉普拉斯算子实现图像的边缘提取closeall;clearall;clc;I=imread('liftingbody.png');I=im2double(I);[M,N]=size(I);B=zeros(size(I));forx=2:M-1fory=2:N-1B(x,y)=I(x+1,y)+I(x-1,y)+I(x,y+1)+I(x,y-1)-4*I(x,y);endendI=im2uint8(I);B=im2uint8(B);figure(1);subplot(121);imshow(I);subplot(122);imshow(B);​可以看到，图像边缘提取成功了，但是提取效果非常一般。 &n...

 目标效果如图，最上面的panel不显示标题栏，并且在分割条上显示收缩按钮，点击按钮可以隐藏上面的panel。{xtype:'panel',region:'north',height:100,header:false,//**隐藏标题栏collapsible:true,//可折叠split:true,//显示拖动条html:'<h2>系统logo</h2>'}  ...