CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

用MATLAB实现Roberts算子、Sobel算子、Laplacian算子、Prewitt算子检测图像边缘

MATLAB环境下的卷积函数，用于两个向量的卷积

内容概要：通过简单手势识别，带着读者做一遍软件安装、数据集采集、图像处理、神经网络训练、网络的测试、综合应用的过程中，了解图像处理、卷积神经网络的核心原理。在手写手势识别源码的过程中会梳理过流程的核心逻辑，简化代码实现过程，保留核心功能，例如：图像减采样、阈值分割、平滑滤波、边缘提取等内容实现。 适合人群：具备一定图像处理、深度学习基础 能学到什么：①如何在MATLAB上利用笔记本自带的摄像头进行图像采集；②图像减采样、阈值分割、平滑滤波、边缘提取都是如何设计和实现的；③卷积神经网络是如何设计、训练以及应用的。 阅读建议：此资源以开发简单手势识别学习图像处理和卷积神经网络的原理和内核，不仅是代码编写实现也更考验读者的代码调试能力，所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践，并调试对应的代码。

s=0.01;k1=0:s:3;k2=-1:s:2;k3=-1:s:0.5;f1=-2/3*k1+2;%f(t-2)f2=2/3*k2+2/3;%f(-t)f3=-4/3*k3+2/3;%f(2t)y0=conv(f1,f2);y0=y0*s;a0=k1(1)+k2(1);b0=length(f1)+length(f2)-2;k4=a0*s:s:(b0+a0)*s;y1=conv(f1,f3);y1=y1*s;a1=k1(1)+k3(1);b1=length(f1)+length(f3)-2;k5=a1*s:s:(b1+a1)*s;y2=conv(f2,f3)

matlab卷积神经网络训练（回归模型）

matlab卷积神经网络去噪代码

Matlab卷积和源代码 利用matlab编写卷积和

matlab卷积神经网络去噪代码 1. 项目介绍 1.1 项目的背景 该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，是利用DnCNN模型，但是为了比较该算法的效果，另外实现了四种传统的图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D）作为对照组。 1.2 噪声强度和类型 项目中实现五种算法对噪声强度为10,15,20...60,65,70的高斯白噪声进行处理。 1.3 评价指标 图像去噪后，如何评估算法去噪效果的好坏呢？项目中采用峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM作为评价指标。一般来说，PSNR越大，去噪效果越好。SSIM取值为0到1，越接近1，表示效果越好。 2. 数据集介绍 该项目中只是对Set12数据集进行处理，也就是项目中的Set12目录下的12张图片。如果觉得数据量不够充分，可以自行添加其他数据集，在代码中修改一下数据集的目录即可。 3. 代码介绍 对于均值滤波、中值滤波、和NLM，MATLAB都已经实现了，所以我们直接调用MATLAB自带的函数就可以。 BM3D和DnCNN的代码都是从别人那儿clone下来，做了一些小的修改。 五种算

matlab卷积运算程序，不利用conv进行计算