寻找邻域内极大值及其坐标

最新推荐文章于 2022-08-13 14:00:56 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Janet521/article/details/38065231
该函数`findLocalMaximum`用于在给定半径的邻域内查找矩阵中的局部最大值，返回最大值的行、列坐标及最大值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

寻找邻域内极大值及其坐标

function [row,col,max_local] = findLocalMaximum(val,radius)

    % Determine the local maximum of a given value
    %
    %
    % INPUT
    % =====
    % val    : the NxM matrix containing values
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YOLOv5基础知识入门（7）— NMS（非极大值抑制）原理解析
突然好想你
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NMS是指非极大值抑制（non maximum suppression），它是一种常用于物体检测任务的算法，本节课就给大家介绍一下非极大值抑制的概念、原理及其算法实现！
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neighbouring-extremal technique——邻域极值 邻域极值，一开始我以为是什么高大上算法，研究了半天没有找到相关内容，然后才发现“邻域极值”就是平时我们说的“极值”吧，因为极值就是在邻域上定义的。 **1百度百科：**极值是一个函数的极大值或极小值。如果一个函数在一点的一个邻域内处处都有确定的值，而以该点处的值为最大（小），这函数在该点处的值就是一个极大（小）值。如果它比...
寻找最大值
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<br />我在网上找了一圈都没解决，突然发现这是一个弱智问题。<br /> <br /> <br />例如f(n)=f(n-1)+f(n-2),f(0)=1,f(1)=1,求f(5)：<br />$ rmaxima <br /> Maxima 5.18.1 http://maxima.sourceforge.net<br /> Using Lisp SBCL 1.0.28<br /> Distributed under the GNU Public License. See the file COP
MATLAB提取矩阵每行最大值及其相邻的值
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最近遇到一个问题，我需要把一个矩阵每行的最大值及其之后相邻的几个数值给提取出来，历经了几个阶段：一开始想着简单直接错误；后来为了准确逐行循环，但数据量有点大，这里使用线索引避免for循环： %% 线索引来避免循环 A = rand(10,8); % 扩充，避免最大值落于end处（实际数据是不会存在这个问题的） A(:,end+1)=-1; A(:,end+1)=-1; [ma,im] = max(A,[],2); % 方法一，错误： D = A(:,im:im+2); % 方法二，for循环，绝对正确 B
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本文将详细探讨SUSAN角点检测算法，并通过Python实现该算法，同时涉及边缘检测、重心计算和非极大值抑制等核心概念。角点是图像中变化显著的区域，通常对应于物体的边缘交点等关键结构。准确检测角点对于图像识别、...
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1. 前言 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。 以目标检测网络为例，常见的两阶段网络，诸如faster R-CNN、Mask R-CNN等都会用到nms，在网络输出后会产生许多候选框结果，而每个候选框都会对应一个分数。但是...
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在一个包含n个元素的集合中同时找出最小值和最大值，求解最佳思路。思路： 常规思路就是，遍历每个元素，分别与min和max比较，这共需2n−22n-2次比较。 事实上我们可以每次遍历两个元素，把这两个元素进行比较，小的再与min比较，大的与max比较，这样算来一共需要3n2\frac {3n}2次比较，也就是每两个元素需要3次比较。
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在MATLAB中，寻找矩阵中的局部极大值通常涉及到信号处理或图像处理中的梯度计算和峰值检测。以下是一个简要的步骤概述： 1. **定义矩阵**：首先，你需要一个二维数组（矩阵）作为输入数据。 2. **计算梯度**：使用MATLAB的`gradient`函数或者`imgradient`函数计算矩阵的x和y方向的梯度，这将给出每个像素变化的方向和幅度。 3. **平滑处理**：为了减少噪声影响，对梯度图进行平滑（如使用`imfilter`函数中的高斯滤波器）。 4. **峰值检测**：利用`maxFilter`或者`imfindpeaks`函数查找局部极大值点。这些函数可以找到梯度图中的局部最大值及其坐标。 5. **验证极值**：确认检测到的点确实是局部极大值，而不是边缘或其他噪声造成的局部最大。 6. **设置邻域大小**：在实际应用中，可能需要指定一个邻域大小，只考虑这个大小内的像素值来确定是否为真正的极大值。 下面是一个示例代码片段： ```matlab % 假设你有一个名为data的矩阵 data = randn(100, 100); % 示例数据 % 计算梯度 [gradX, gradY] = gradient(data); % 平滑梯度 gradX_smoothed = imfilter(gradX, fspecial('gaussian', [5 5], 2)); gradY_smoothed = imfilter(gradY, fspecial('gaussian', [5 5], 2)); % 检测峰值 [maxVal, locs] = imfindpeaks(gradX_smoothed + gradY_smoothed, 'MinPeakHeight', 0.1, 'MaxPeakDistance', 10); % 邻域大小设为10 % 查看局部极大值点 figure; imagesc(data); hold on; scatter(locs(:,2), locs(:,1), 'r', 'filled'); ```
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