这篇文章介绍了图像矩阵Matlab代码的C++实现,用于解决稀疏线性分配问题(LAP)。这是Florian Bernard原始MEX代码的C++接口,实现了Bertsekas的稀疏LAP拍卖算法。我们演示了如何使用SuiteSparse Matrix Collection构建稀疏矩阵,并展示了C++和MEX代码的应用。为了解决示例LAP,需要按照以下步骤操作:(1)从UFget网站下载数据,并将其添加到Matlab搜索路径;(2)运行Matlab文件,将稀疏模式写入Data/UFmat_XXXX.dat文件;(3)构建Florian的auctionAlgorithmSparseMex.cpp到MEX函数并调用,解决示例LAP;(4)在Data目录中生成LAP文件后,通过C++代码运行解决方案。
图像矩阵Matlab代码基于Florian Bernard的Bertsekas拍卖算法的原始MEX实现的C++接口
相关推荐
Thomas算法的通用MEX实现MEX (C/C++) Thomas算法的实数和复数数据解决方案
MLDIVIDE提供了一个优秀的稀疏矩阵三对角矩阵求解器,以及Thomas算法的其他实现(详见下文),但我需要更快的方法来解决复杂数据的三对角系统。在我的系统(R2018b)上,这种方法比MLDIVIDE或MATLAB中的直接实现快四倍。它使用AVX指令处理复数交错操作,编译后只需将其添加到路径上即可使用:“mex -R2018a 'CFLAGS=-mavx' tdma.c”。
Matlab
14
2024-08-10
HelloMex C++类的MATLAB MEX包装示例
C++类的 MATLAB 包装老是让人头大?HelloMex的包装方式就挺有参考价值的。它主打一个“够简单”,就是那种你打开就能看懂,跟着就能改的感觉。用两个包装器配合,把 C++类封进 mex 文件,在 MATLAB 里当对象一样用,逻辑还挺清晰。
Matlab
0
2025-06-30
基于MATLAB的矩阵恢复与图像平滑锐化算法实现
探讨利用MATLAB实现图像处理中的矩阵恢复、平滑以及锐化技术。文中将介绍多种常用的M文件函数,并结合实例阐述其在图像处理领域的应用。
Matlab
12
2024-05-29
MATLAB和C/C++中的目标跟踪算法实现
上传的代码涉及目标跟踪,包括MATLAB实现的meanshift算法。
Matlab
8
2024-07-31
Apriori算法C++实现的详细指南
Apriori算法是一种经典的数据挖掘算法,在C++中的实现具有重要意义。将详细介绍如何在C++环境下实现Apriori算法,包括算法的基本原理、关联规则的生成过程以及优化策略。读者将通过了解如何利用C++语言强大的性能优势来实现高效的关联规则挖掘。
数据挖掘
9
2024-08-30
Matlab代码优化图像矩阵FSVM算法实现
提供了图像矩阵FSVM算法的Matlab实现,涵盖了FSVM线性和内核算法的具体应用。代码适用于多种数据集,例如“乳房癌”数据集。通过修改代码中的setname变量,可以轻松评估其他数据集。文章强调了数据预处理的重要性,特别是对于未经预处理的原始数据。此外,提供了不同变体的算法以优化总散点矩阵和类内散点矩阵的计算效率。
Matlab
13
2024-07-27
基于网格的图像变形算法MATLAB实现
基于网格的图像变形的算法,还挺有意思的。用的是点对点的方式,你在源图像上点几个特征点,在目标图像上对应位置点几个,算法就会帮你把图像变形贴合。背后其实是参考了 Beier 和 Neely 那篇经典论文,靠谱。
网格变形的好处就是直观,尤其在图像配准、表情变化这种需求上,效果蛮自然的。你只要动动鼠标选点,剩下的事情交给算法搞定,MATLAB里跑起来也挺快的。
比较适合用来做图像配准、动态 GIF 变形、还有人脸动画那类项目。新手也能上手,代码结构清晰,用的逻辑也不绕。用的时候注意下点的特征点别太随便,越精准效果越好。
哦对了,配套的资源我也找了一堆,像是特征点匹配算法、SIFT配准、还有LBP特
Matlab
0
2025-07-06
MATLAB接口实现Apache Kafka的图像处理代码
MATLAB图像处理代码已适配Apache Kafka接口,可用于构建实时数据管道和流应用程序。该软件支持MATLAB、Simulink和Embedded Coder,需配合MATLAB版本R2018a及以上使用。适用于Windows和Linux系统,提供水平可伸缩、容错和高速性能。
Matlab
9
2024-07-28
Apriori算法C++实现(Visual C++)
Apriori 算法是一种经典的数据挖掘算法,专门用来发现频繁项集并挖掘潜在的关联规则。在 VC(Visual C++)环境下实现它,其实并不复杂,理解算法原理就能轻松上手。,Apriori 算法的核心就是利用频繁项集的定义和 Apriori 性质来减少搜索空间,提高效率。简单来说,算法的步骤大致包括生成项集、生成候选集、计数并剪枝,以及迭代直到没有新的频繁项集为止。
在 VC 中实现时,C++的 STL 库能帮大忙,像std::set、std::vector这些数据结构,存储频繁项集和候选集都挺方便的。如果你想优化性能,可以考虑使用OpenMP做多线程编程,甚至可以尝试 GPU 加速,搞定大
数据挖掘
0
2025-06-23