在Matlab中创建视频的可能性有哪些？我正在搜索并发现主要有3个工具箱可以在这个领域工作,图像处理,图像采集和控制视觉......但是如果没有它们我怎么能这样做,只是从头开始创建视频？我对各种方法感兴趣,但是我无法在互联网上找到任何体面的教程或一致的信息来源.
谢谢您的帮助!
我有一个字符串,想要检查工作区中是否存在任何具有相同名称的变量.在工作区我也有很多结构MNO MNN MNM等我只能检查是否存在名为M的变量.如何更深入地进入这个结构？我试过了:
exist('M.N')
YesNo = any(strcmp(who,'M.N.O'))
evalin('base','exist(''M.N.O'',''var'')')
都给我同样的问题所以我被困住了.
我面临以下问题：我有一个结构数组，如：
A.B(1,1).x = 'string'
A.B(1,1).y = 12
A.B(1,2).x = []
A.B(1,2).y = []
A.B(1,3).x = 'string2'
A.B(1,3).y = 4
我想从这个结构中删除空的 2. 行，这样最终我会得到 (1,1) 和 (1,3) 的字段。我试图转换为单元格，删除然后返回结构，但这样我不得不重新输入字段的名称。怎么可能呢？可以在不从结构转换的情况下完成吗？
蒂亚！
我想将我的代码匹配到给定的接口.在我的类OperateImage中,我使用cv :: Mat格式的所有方法.把它放在使用cv :: Mat3b并返回cv :: Mat1b的SubMain函数中时它不起作用.如何更改它以便我可以使用我的书面课程？我确信必须存在简单的转换,但是我没有找到,我是在opencv中开始的.提前感谢您的帮助.如果有人能够很快指出使用Mat1b/Mat3b代替Mat有什么意义,那将是非常感激的,他们的角色是什么？(我总是看到使用Mat的例子.)
cv::Mat1b SubMain(const cv::Mat3b& img)
{
OperateImage opImg(img);
opImg.Trafo(img); // being used as reference in my methods
return img;
}
关于matlab的这个问题:我正在运行循环并且每次迭代都会生成一组新数据,我希望每次都将它保存在一个新文件中.我还通过更改名称来覆盖旧文件.看起来像这样:
name_each_iter = strrep(some_source,'.string.mat','string_new.(j).mat')
而我在这里苦苦挣扎的是迭代,以便我获取文件:... string_new.1.mat ... string_new.2.mat等.
我尝试使用()[] {}以及'string_new.'j'.mat'的各种组合(这给出了语法错误)
怎么做到呢？
我在单元阵列RES与细胞3×2，它们中的每一个包含字符串。我想将regexp应用于每个单元格，它看起来应该像这样：
fin = cellfun(@regexp(res, '\.', 'split'),res,'UniformOutput',false)
但是它不能完成任务。有人知道如何将其正确组合吗？
我想绘制从数据集每个点到零轴的垂直线。目前情节是这样的：
values = [0.0, 0.2, 0.0, 0.4, 1.4, 0.5]
times = [1, 4, 10, 12, 14, 20]
plt.plot(values,times,'o')
plt.show()
如何绘制垂直线？我在文档axvline 中找到，但是它在整个图形中做垂直线，我不想要它：
xcoords = [0.22058956, 0.33088437, 2.20589566]
for xc in xcoords:
plt.axvline(x=xc)
我想实现以下目标：
我的片段如下。旋转后的面片的坐标与原始面片的坐标相同..如何实现 1) 和 2) ？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import matplotlib as mpl
from matplotlib.transforms import Affine2D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
angle = np.deg2rad(45)
r1 = patches.Rectangle((8,4), 5,3, fill=False, color="red", alpha=0.50)
r2 = patches.Rectangle((8,4), 5,3, fill=False, color="blue", alpha=0.50)
trafo = mpl.transforms.Affine2D().rotate_around(8,4,angle) + ax.transData
r2.set_transform(trafo)
ax.add_patch(r1)
ax.add_patch(r2)
plt.xlim(0,15)
plt.ylim(0,15)
plt.grid(False)
plt.show()
print(r1.get_bbox())
print(r1.get_xy())
print(r2.get_bbox()) # why are they the same as for r1?
print(r2.get_xy()) …