Я применил независимый компонентный анализ набора изображений лиц с использованием FastICA. Я успешно получил независимые компоненты и матрицу смешивания. Значения независимых компонентов находятся в двух экземплярах, и я хочу отображать эти компоненты в виде изображений, доступных в Интернете, например, http://research.ics.aalto.fi/ica/imageica/. Я не знаю, как это показать.Независимый анализ компонентов как изображений
-1
A
ответ
1
В одном из способов вы можете сделать это более автоматически с помощью функции montage
. Или вы можете посмотреть subimage
. См. Также this StackOverflow question and answer.
0
Попробуйте follwing функцию
function [XX,fh]=dispImgs(X,cols,gap,ihw,fh)
% Courtesy A. Leonardis, D. Skocaj
% see http://vicos.fri.uni-lj.si/danijels/downloads
[M,N]=size(X);
if nargin<2 cols=floor(sqrt(N)); end;
if nargin<3 gap=0; end;
if nargin<4 ihw=[sqrt(M),sqrt(M)]; end;
if nargin<5 fh = figure; end; % new figure
ih=ihw(1);iw=ihw(2);
maxv=max(X(:));
rows=floor(N/cols);
XX=zeros((rows*ih)+(rows-1)*gap,(cols*iw)+(cols-1)*gap)+maxv;
for i=1:N
a=(iw+gap)*mod(i-1,cols)+1;
b=(iw+gap)*mod(i-1,cols)+iw;
c=(ih+gap)*(floor((i-1)/cols))+1;
d=(ih+gap)*(floor((i-1)/cols))+ih;
XX(c:d,a:b)=reshape(X(:,i)',ih,iw);
end;
xxmax=max(XX(:));
xxmin=min(XX(:));
fh = figure(fh);
imshow((XX-xxmin)/(xxmax-xxmin));
axis off;
Пример:
X: imsize by N
dispImgs(X, 8, 4, imsize);%show all N images in 8 columns with Gap=4
Смежные вопросы
- 1. Независимый анализ компонентов (ICA) в Python
- 2. Анализ основных компонентов и вращение
- 3. анализ основных компонентов
- 4. Python - Анализ основных компонентов
- 5. Анализ основных компонентов
- 6. Анализ основных компонентов в C#
- 7. Matlab Question - Основной анализ компонентов
- 8. Анализ основных компонентов в R
- 9. Анализ основных компонентов с Matplotlib
- 10. Анализ основных компонентов в MATLAB
- 11. Анализ основных компонентов в Python
- 12. анализ компонентных компонентов в MATLAB
- 13. Как применить анализ основных компонентов на изображении
- 14. Анализ изображений в коллекцииView
- 15. Анализ изображений для переполненности
- 16. PHP Анализ изображений из изображений Google
- 17. Анализ основных компонентов и регрессия эластичной сетки
- 18. PCA - анализ основных компонентов в Matlab, код
- 19. Анализ основных компонентов (PCA) в Python
- 20. Анализ основных компонентов и удаление объектов
- 21. Анализ основных компонентов в R, ggbiplot
- 22. Анализ основных компонентов с собственной библиотекой
- 23. Анализ основных компонентов с использованием «Принципал»
- 24. OpenCV и Python: Анализ подключенных компонентов
- 25. Анализ основных компонентов (PCA) с использованием python
- 26. C++ Анализ изображений + нажатие кнопок
- 27. Как запустить независимый поток
- 28. Локальный анализ двоичных диаграмм и основных компонентов - Matlab
- 29. Множественный независимый компонентный впрыск
- 30. Независимый процесс в php