使用带行置换的QR分解计算稀疏矩阵的NULL空间和ORTHOGONAL基的两个简单函数。对于FULL矩阵,Matlab库存函数NULL和ORTH使用SVD分解,这不适用于SPARSE矩阵。从Matlab 2009B开始,QR分解可用于稀疏矩阵,能够有效估计正交基,而无需将矩阵转换为FULL形式。
Sparse Matrix Null Space and Orthogonal Basis Calculation Using QR Decomposition
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首先,将输入的RGB图像转换为Lab色彩空间。
在转换后的图像中,应用边缘检测算法,例如Canny边缘检测。
观察处理后的图像,分析边缘检测的效果。
通过此方法,Lab色彩空间的优势在于它更好地分离了色度和亮度信息,有助于提高边缘检测的准确性。
代码示例(OpenCV):
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为Lab色彩空间
lab = c
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% Matlab代码示例
pi_approx = 0;
for k = 0:n
pi_approx = pi_approx + ((-1)^k)/(2*k + 1);
end
pi_approx = pi_approx * 4;
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矩阵转置:使用单引号(')来转置矩阵,例如:C = A';
矩阵求逆:对于方阵A,可以使用inv函数来求逆,例如:B = inv(A);
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