Mihai Sprinceana
Un forum de programare cu de toate. Va astept sa va inscrieti si sa deveniti moderatori. Oricine este binevenit aici sa se inscrie si sa aiba acces la informatie free! Fiecare este liber sa adauge proiecte programe free etc. Ajutati acest forum sa devina o comunitate puternica unde fiecare invata de la fiecare! Tot ce trebuie sa faceti este sa va inregistrati si fiecare contributie se poate dovedi utila in timp! Forumul este free informatia free dk aveti timp liber ajutati si pe ceilalti si invatati si voi in acelasi timp! Haideti sa facem ceva pt.a ne ajuta intre noi!
Cititi regulament postare forum inainte de a posta!
|
Lista Forumurilor Pe Tematici
|
Mihai Sprinceana | Inregistrare | Login
POZE MIHAI SPRINCEANA
Nu sunteti logat.
|
Nou pe simpatie:
LaraTaner Profile
 | Femeie
19 ani
Prahova
cauta Barbat
24 - 52 ani |
|
mihaispr
Administrator
 Inregistrat: acum 17 ani
Postari: 2142
|
|
Folosind functia imread imi citesc o imagine stocata in calea matlab-ului(pwd in consola) in cazul de fata imaginea de test se numeste poza1.jpg si se afla in calea matlab(pwd in command window)
Pt.calcul valorilor proprii si a vectorilor proprii vom folosi functia eig.
In command window veti scrie urmatorul exemplu de calcul:
>> img1 = imread('poza1.jpg'); %citire imagine de test rgb in variabila img1
img2 = rgb2gray(img2); %conversie in imagine cu niveluri de gri folosind rgb2gray
figure, imshow(img1), figure, imshow(img2); %afisare imagine
>>img2 %afisarea matricii continute de variabila img2
>>img3=eig(img2) %calculeaza valorile proprii pt.matricea asociata imaginii de test poza1.jpg
Vectori proprii.Valori proprii.Spatii vectoriale.Eigenfaces.Alg.eigenfaces
In matematica, dandu-se o transformare liniara(o functie intre 2 spatii vectoriale) un vector propriu(eigenvector) este un vector !=0 care atunci cand transformarea este aplicata asupra lui isi poate schimba lungimea dar nu si directia.
Pentru fiecare vector propriu al unei transformari liniare exista un scalar corespunzator numai valoare proprie(eigenvalue) pentru acel vector ,care determina cu cantitatea scalarii acelui vector in urma transformarii liniara.
De exemplu o valoare proprie +2, inseamna ca vectorul propriu este dublat in lungime si se situeaza in aceeasi directie.
O valoare proprie +1 inseamna ca vectorul propriu este neschimbat , iar daca avem o valoare proprie -1 inseamna ca vectorul propriu are sensul inversat.
Spatiu propriu al unei transformari pt.o valoare proprie particulara seteaza acoperirea liniara (linear span) pentru vectorii proprii asociati acelei valori proprii impreuna cu un vector zero of the eigenvectors associated to this eigenvalue, together with the zero vector (which has no direction).
Acoperirea liniara- consta dintr-un set de vectori dintr-un spatiu vectorial si este definita ca intersectia tuturor subspatiilor continand acel set. Acoperirea liniara al unui set de vectori este deasemenea un spatiu vectorial(format dintr-o multime de vectori).
S= {v1,v2,...,vr}
Acoperirea liniara se noteaza cu L(S)=L(v1,v2,...vr)={landa1*v1+landa2*v2+...landar*vr unde landa1....landa r apartin spatiului K)
Un exemplu matematic privind calculul valorilor si vectorilor proprii il aveti aici:
|
|
| pus acum 15 ani |
|
