红细胞计数,Matlab源代码。用于计算图像中红细胞的数目。
Matlab_Red_Blood_Cell_Counting
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生成对抗神经网络的MATLAB代码已被弃用。建议使用NeuralTalk2,它比旧版本快约100倍,支持在GPU上进行批处理和CNN微调。此项目包括使用Python和Numpy的源代码,通过多模态循环神经网络为图像生成描述。
项目概述
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针对以元组Cell形式存储的高程数据,可采用多种方法计算相对高程,并利用Matlab进行高效实现。
1. 基于最小值的相对高程计算
查找数据集中每个元组的最小高程值。
将每个元组中的高程值减去对应的最小值,得到相对高程。
将计算得到的相对高程存储为新的字段,方便后续分析。
2. 基于众数的相对高程计算
确定数据集中每个元组的众数高程值。
将每个元组中的高程值减去对应的众数,得到相对高程。
3. 基于直方图统计的相对高程计算
对数据集中的高程值进行直方图统计,并设置合适的间距。
根据直方图的分布特征,确定参考高程值。
将每个元组中的高程
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代码和数据
更新的代码和数据位于以下链接中。请勿在此仓库中使用该代码。
先决条件
Python 2.7(虽然尚未测试,但也可与Python 3.x兼容)
必需的Python库:cPickle,gzip,numpy,scipy,cv2
可选:如果希望重新训练CNN,使用MATLAB。
运行步骤
从网络摄像头实时计数:确保网络摄像头连接,进入$ROOT/li
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