文件名称：图片中人数识别MATLAB代码-PredictiveCoding:预测编码
文件大小：52.43MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 00:28:19
系统开源
图片中人数识别MATLAB代码预测编码 在这个项目中，我们尝试查看视觉处理是否与webp图像处理并行。 1图片处理 从以下位置下载图片文件：（要在Windows中自动执行下载，您需要下载Cygwin来运行bash脚本（在安装过程中安装Net> cURL，然后按照上面的说明进行链接） 使用以下代码将Matlab图片转换为Tif格式：MatlabEncodeTif.m 将Tif图片转换为WebP 在Windows上：使用webp_conversion.m 在Mac上，Unix使用以下代码（例如，在具有webp Terminal的mac上运行）：TerminalEncodeWebP 运行webp_filesize.m以提取有关图像文件大小的信息（创建file.mat）。 运行create_onset_files.m以创建onsets.mat ＃4。 然后在这些文件上存储有关文件大小和图片编号的信息（用于执行此操作的代码确实是copypaste和excel的糟糕组合，不知道我是否要在此处上传...）：＃filesizes_trn.txt #filesize_val 。文本文件 ＃5。 然后使用
【文件预览】：
PredictiveCoding-master
----Compare_SF_logfits.m(3KB)
----Compare_SFs.m(2KB)
----webp_filesize.m(1KB)
----webp_conversion.m(2KB)
----.gitattributes(483B)
----ImageStats.m(2KB)
----Average_SF.m(2KB)
----first_level_analysis()
--------batch_social_firstlevel_job_pmod.m(6KB)
--------add_pmod_contrasts_pc.m(1KB)
--------batch_social_firstlevel_job_pmod.m~(6KB)
----MatlabEncodeTif.m(2KB)
----MatlabEncodeTif.m~(2KB)
----TerminalEncodeWebP.txt(1KB)
----meanandquart.m(257B)
----errorplot.m(2KB)
----filesizes_trn.txt(29KB)
----meanandquart.m~(257B)
----filesize.mat(5KB)
----CompareSFs.png(19KB)
----unpacking()
--------unzip_and_recycle.m(267B)
--------gunzip_and_recycle.m(280B)
--------unzip_GZ_files_in_folder.m(421B)
----SF_logfit.m~(2KB)
----onsets.mat(59KB)
----webp_conversion.m~(2KB)
----smoothing()
--------smoothing_job.m(630B)
--------smoothing_job.m~(973B)
----Slopes.mat(3.31MB)
----GOFs.mat(3.31MB)
----correlatelogfits.m(724B)
----SF_logfit.m(2KB)
----README.md(2KB)
----correlatelogfits.m~(724B)
----events.mat(1006B)
----create_onset_files.m~(957B)
----create_onset_files.m(1KB)
----141204_Besprechung.rtf(1KB)
----file.mat(3.23MB)
----Compare_SFs.m~(2KB)
----scaledata.m(586B)
----imagestats()
--------Compare_SFs.m(3KB)
--------Average_SF.m(2KB)
--------meanandquart.m(257B)
--------errorplot.m(2KB)
--------meanandquart.m~(257B)
--------CompareSFs.png(21KB)
--------Compare_SFs.m~(3KB)
----Stimuli.mat(42.24MB)
----standardize_picsizes__time_information.m(820B)
----stats.mat(805KB)
----ImageStats.m~(2KB)