MATLAB中手写图像字符提取代码行、词和字符提取与计算

人脸图像特征提取 项目概述 该项目由Bishal Roy开发，他是印度古瓦哈提GIMT的一年级CSE本科生，也是Cosmic Skills的机器学习暑期实习生。 由于代码文件转换为.rar格式时遇到问题，项目代码将以链接形式分享。 项目清单 字符识别项目 项目内容与详情 字符识别项目 项目目标 开发一个工具，将图像作为输入，并从中提取字符（字母、数字、符号）。 应用场景 手写文档识别 打印文档识别 打印记录数据输入 开发工具 Matlab或Octave（推荐使用Octave，因为它开源且易于使用） 工作原理 该项目基于机器学习。通过提供大量数据集作为输入，软件工具可以识别并学习相似的模式。 项目输出 图像 结论 该项目成功地应用了字符分类和图像处理技术，在超过90%的案例中取得了令人满意的结果。

substr从字符串str中提取长度为len的子字符串，从指定的偏移量开始。第一个字符位置的偏移量为1。如果offset为负数，则从字符串末尾开始向后计数。省略len时，返回字符串的末尾。len为负数时，从字符串末尾删除-len字符。

提供地基云图像分类的深度卷积特征提取matlab代码（DeepCloud），它利用预训练的CNN模型提取多尺度、多层次的局部特征作为局部模式描述符，并通过模式挖掘和Fisher Vector编码进行处理。代码已在Windows 7上测试，需要使用64位Matlab。

NeRVEclustering: Matlab 代码解析 这段代码实现了 NguyenJP, LinderAN, PlummerGS, ShaevitzJW, L 等人提出的 NeRVEclustering 算法，用于从文件中提取关键要素。 核心功能: 数据读取: 从指定格式的文件中读取数据。 特征提取: 应用 NeRVEclustering 算法，识别并提取文件中的重要特征。 结果输出: 将提取的要素以特定格式进行保存或展示。 代码结构: 代码可能包含以下部分: 数据预处理: 对读取的数据进行清洗和转换，使其符合算法输入要求。 NeRVEclustering 算法实现: 包含算法的核心步骤，例如距离计算、聚类等。 特征选择: 根据算法结果，筛选出最具代表性的特征。 结果处理: 对提取的特征进行格式化或进一步分析。 使用示例: 将代码文件保存为 .m 文件。 在 Matlab 命令窗口中，使用 run 命令执行代码。 根据代码中的注释和文档，调整参数和输入文件路径。 运行代码后，结果将根据代码设定进行输出。 注意事项: 确保输入文件格式与代码兼容。 根据实际需求调整算法参数，例如聚类数量等。 代码可能需要特定工具箱的支持，请根据提示进行安装。

MATLAB人脸图像特征提取代码李子性别年龄分类-MATLAB介绍Plum是一款专注于面部分类的软件，可根据性别和年龄进行分类。Plum通过训练计算机以识别特定性别和年龄组的面部图像来实现机器学习。训练完成后，将使用包含未知性别和年龄的面部图像进行分类。程序将预测性别和面部所属的年龄组。Plum利用主成分分析（PCA）进行特征提取和降维，同时采用支持向量机（SVM）进行分类。安装要求包括图像处理工具箱和USB网络摄像头。安装Plum只需执行以下命令：git clone https://github.com/aranyx/Plum.git。为了演示目的，训练图像来源于AT&T数据库/ ORL人脸数据库，用户也可以创建自己的数据库。create_database.m脚本可方便地裁剪和缩放人脸图像。数据库图像应放置在res\database\age和res\database\gender目录下。要运行Plum，在MATLAB环境中执行。

此压缩文件包含M文件，用于根据输入图像的几何属性提取英语单个字符的特征。解释了两种提取特征向量的方法，并生成了包含120个以上元素的最终特征向量。特征基于字符的基本几何形状，计算出字符中的基本线段数量，如水平、垂直和对角线。这些线段经过长度和面积归一化后用作特征。还介绍了Kong数作为另一个特征。相似的方法用于不同属性的特征提取。用于此工作的算法已编写并上传到 arXiv链接，您可以在 MathWorks File Exchange 查看特征提取示例图像。

MATLAB中，字符和字符串类型包括数据类型（char），表示单个字符；由多个char类型组成的数组被称为字符串string。

泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的海难之一，发生在1912年4月15日。这艘标志性的客轮在处女航中与冰山相撞后沉没，造成了2224名乘客和机组人员中的1502人死亡。由于船上救生艇不足，导致了这一悲剧的发生。尽管有些幸存者能够侥幸获救，但某些人似乎比其他人更容易生存。面对这一挑战，我们要求您建立一个预测模型，以数据驱动的方式回答以下问题：什么样的人更可能在泰坦尼克号沉船事故中生还？我们将使用旅客的个人数据（例如姓名、年龄、性别、社会经济舱等级等），通过深入进行特征工程和多管道模型集成，达到86.35%的预测准确度，揭示谁能够幸存下来。

Matlab中的ROI提取代码Acquisition2P_class管理从预处理到活动轨迹提取的2P成像数据集。该代码包括三个类：Acquisition2P、selectRoisGui和acq2pJobProcessor，以及相关的方法和与其使用相关的代码。使用此存储库的软件还需要从Harvey Lab HelperFunctions存储库获取多个通用功能。对于Matlab版本2014b的建议，特别优化了显示和绘图，仅在此版本上检查错误。作者：塞尔曼·切蒂150104