维数组不一致问题

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ALEKSANDROS 2023年5月16日在43分

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评论道: 骑自行车的人 2023年5月19日12点

答:接受骑自行车的人

大家好。这是我的问题:我收到一个数据集的图像签名(特别是雪松数据集)和我的帮助下一个函数过程。我真的做了什么函数提取特征(11)特性。Ι想创建4补丁为每个图像更好地训练机器学习模型来区分假签名和真正的一个。当我运行代码得到这个错误:“要连接的数组的维度不一致”。下面,我将向您展示的主要代码伪造签名(我对原始签名相同的代码)和一段代码的功能:

主要代码:

                          clc;
                         
                          清晰;
                         
                          关闭所有;
                         
                          格式紧凑的;
                         
                          myFolder =”。/ full_forg ';
                         
                          如果~ isdir (myFolder)
                         
                          errorMessage = sprintf (错误:以下文件夹不存在:\ n % s的,myFolder);
                         
                          uiwait (warndlg (errorMessage));
                         
                          返回;
                         
                          结束
                         
                          filePattern = fullfile (myFolder,‘* . png”);
                         
                          jpegFiles = dir (filePattern);
                         
                          varray = [];
                         
                          %为每一个虚假的形象
                         
                          为k = 1:长度(jpegFiles)
                         
                          k
                         
                          baseFileName = jpegFiles (k) . name;
                         
                          fullFileName = fullfile (myFolder baseFileName);
                         
                          流(1,“现在阅读% s \ n”,fullFileName);
                         
                          %读取图像
                         
                          im1 = imread (fullFileName);
                         
                          % im1 = imresize (im1 (650 650));
                         
                          im1 = imresize (im1 (1024 1024));
                         
                          %创建补丁
                         
                          patchit (im1 (512 512));
                         
                          %阅读补丁
                         
                          负载patches.mat;
                         
                          %得到补丁的数量
                         
                          (~,~,~,pn) =(补丁)大小;
                         
                          v = [];
                         
                          active_pixesls = [];
                         
                          %为每一个补丁
                         
                          为我= 1:pn
                         
                          im_patch =补丁(::,:,我);
                         
                          [F, croped_image] = featureExtraction (im_patch);
                         
                          v = [v F];
                         
                          active_pixesls = [active_pixesls总和(croped_image (:)));
                         
                          结束
                         
                          响应= 0;%,因为它是一个虚假的形象
                         
                          v = [v] active_pixesls反应;
                         
                          varray = [varray;v];
                         
                          结束

功能:

                          函数[Feat_Val, im_processed] = featureExtraction(我)
                         
                          S = 512;
                         
                          I2 = imresize(我,[S]);
                         
                          dbstop如果错误;
                         
                          dbstop如果警告;
                         
                          % I3 = rgb2gray (I2);
                         
                          I3 = im2gray (I2);
                         
                          I3 = im2double (I3);
                         
                          I3 = im2bw (I3);%将图像转换成黑白
                         
                          % I3 = bwmorph (~ I3,“薄”,正)%细化图像
                         
                          I3 = bwmorph (~ I3,“关闭”、正);
                         
                          I3 = ~ I3;

谁能告诉我如何处理这个错误吗?

非常感谢! !

2的评论
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ALEKSANDROS 2023年5月16日14:02

我得到它的错误命令“varray = [varray;v]”。完整的错误信息:“使用vertcat错误。维数组的连接是不一致的。”

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接受的答案

骑自行车的人 2023年5月16日12:56

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编辑:骑自行车的人 2023年5月16日在十四19

我们不能运行您的代码,因为我们没有所有的输入。我建议使用调试器停止你的代码行,和看到变量的样子。(它可能不会产生错误第一次通过循环。)

17日评论
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ALEKSANDROS 2023年5月17日16时55分

好的我将发送函数的代码,没有照片,因为我需要上传很多照片和我将再次超过限制。

函数 [Feat_Val, im_processed] = featureExtraction(我)

S = 512;

I2 = imresize(我,[S]);

dbstop 如果错误 ;

dbstop 如果警告 ;

% I3 = rgb2gray (I2);

I3 = im2gray (I2);

% I3 = medfilt2 (I3));

I3 = im2double (I3);

I3 = im2bw (I3); %将图像转换成黑白

% I3or = I3;

% I3 = bwmorph (~ I3,“薄”,正);%细化图像%细化图像

I3 = bwmorph (~ I3, “关闭” 、正);

I3 = ~ I3;

im1 = I3;

k = 1;

为 i = 1: S

为 j = 1: S

如果 (I3 (i, j) = = 0)

u (k) =我;

v (k) = j;

k = k + 1;

I3 (i, j) = 1;

结束

如果 k = = 1

Feat_Val = 0 (1、33);

im_processed = true(大小(im1 [1, 2]));

其他的

C = (u, v);

N = k - 1; %的像素数量签名

:oub =总和(C (1)) / N; %的原始x协调质心图像

ovb =总和(C (2:)) / N; %原图像的质心y坐标值

% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % * * * * * * * * * * * * * *旋转% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %

%将签名移动到原点

为 i = 1: N

你(我)=你(我)-oub + 1;

v (i) =(我)-ovb + 1;

结束

%的新曲线的签名

C = (u, v);

:乌兰巴托=总和(C (1)) / N;

vb =总和(C (2:)) / N;

ubSq =总和((C(1:)乌兰巴托)。^ 2)/ N;

vbSq =总和((C (2:) vb)。^ 2) / N;

为 i = 1: N

紫外线(i) = u(我)*(我);

结束

uvb =(紫外线)/ N;

M = [ubSq uvb; uvb vbSq];

%计算矩阵的最小igen值

minIgen = min (abs (eig (M)));

%的特征向量

MI = [ubSq-minIgen uvb, uvb vbSq-minIgen];

θ=(每股((MI (1)) / MI(2)) * 180) /π;

thetaRad =(θ*π)/ 180;

rotMat = [cos (thetaRad) sin (thetaRad);罪(thetaRad)因为(thetaRad)];

% %旋转签名,并把新坐标

为 i = 1: N

v (i) = (C (2, 1) * cos (thetaRad))——(C(我)* sin (thetaRad));

你(我)= (C(我)* sin (thetaRad)) + (C(我)* cos (thetaRad));

结束

C = (u, v);

%的签名搬到原来的位置

为 i = 1: N

你(我)=圆(u (i) + oub-1);

v (i) =圆(v(我)+ ovb-1);

结束

%旋转后的图像签名可能出去境界(128 x128)

%我们必须签名曲线移动

mx = 0; %协调移动x

我= 0; %移动y协调

如果 (min (u) < = 0)

mx = min (u);

为 i = 1: N

你(我)=你(我)+ mx + 1;

结束

如果 (min (v) < = 0)

我= min (v);

为 i = 1: N

v (i) =(1) +我+ 1;

结束

C = (u, v);

为 i = 1: N

I3 ((u (i)), (v (i))) = 0;

% I3 ((u (i)) (v (i))) = 1;

结束

%去除额外的空白

xstart = S;

xend = 1;

ystart = S;

yend = 1;

为 r = 1: S

为 c = 1: S

如果 ((I3 (r、c) = = 0))

如果 (r < ystart)

ystart = r;

结束

如果 ((r > yend))

yend = r;

结束

如果 (c < xstart)

xstart = c;

结束

如果 (c > xend)

xend = c;

结束

%将图像复制到另一个矩阵

为我= ystart: yend

为 j = xstart: xend

im ((i-ystart + 1) (j-xstart + 1) = I3 (i, j);

结束

%裁剪图像

im_processed =我;

%特征提取,国安局- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

PixelB = 0;

PixelA = 0;

为我= ystart: yend

为 j = xstart: xend

如果 (im (i-ystart + 1, j-xstart + 1) = = 0)

PixelB = PixelB + 1;

结束

PixelA = PixelA + 1;

结束

% disp ([PixelB PixelA]);

国家安全局= PixelB / PixelA;

NSA2 = 1-NSA;

PixelB = 0;

PixelA = 0;

为我= ystart: yend

为 j = xstart: xend

如果 (im (i-ystart + 1, j-xstart + 1) = = 1)

PixelB = PixelB + 1;

结束

PixelA = PixelA + 1;

结束

% NSA2 = PixelB / PixelA;

% disp (NSA);

%功能Extration -比例- - - - - - - - - - - - - - - - - -

height_sign = yend-ystart;

length_sign = xend-xstart;

aspect_ratio = length_sign / height_sign;

%特征提取:最大的水平和垂直投影

max7 = 0;

为我= ystart: yend

夏= 0;

为 j = xstart: xend

如果 (im ((i-ystart + 1) (j-xstart + 1) = = 0)

夏=夏+ 1;

结束

如果 (夏> max7)

max7 =夏;

结束

max7;

max1 = 0;

为我= xstart: xend

夏= 0;

为 j = ystart: yend

如果 (im ((j-ystart + 1) (i-xstart + 1) = = 0)

夏=夏+ 1;

结束

如果 (夏> max1)

max1 =夏;

结束

max1;

xdiff = xend-xstart;

ydiff = yend-ystart;

Hor_Proj = max7 / xdiff;

Ver_Proj = max1 / ydiff;

max2 = 0;

为我= ystart: yend

夏= 0;

为 j = xstart: xend

如果 (im ((i-ystart + 1) (j-xstart + 1) = = 1)

夏=夏+ 1;

结束

如果 (夏> max2)

max2 =夏;

结束

max2;

max3 = 0;

为我= xstart: xend

夏= 0;

为 j = ystart: yend

如果 (im ((j-ystart + 1) (i-xstart + 1) = = 1)

夏=夏+ 1;

结束

如果 (夏> max3)

max3 =夏;

结束

max3;

xdiff1 = xend-xstart;

ydiff1 = yend-ystart;

Hor_Proj1 = max2 / xdiff1;

Ver_Proj1 = max3 / ydiff1;

%特征提取,具有水平和垂直投影

min1 = 0;

为我= ystart: yend

summ1 = 0;

为 j = xstart: xend

如果 (im ((i-ystart + 1) (j-xstart + 1) = = 0)

summ1 = summ1 + 1;

结束

如果 (summ1 < min1)

min1 = summ1;

结束

min1;

min2 = 0;

为我= xstart: xend

summ1 = 0;

为 j = ystart: yend

如果 (im ((j-ystart + 1) (i-xstart + 1) = = 0)

summ1 = summ1 + 1;

结束

如果 (summ1 < min2)

min2 = summ1;

结束

min2;

xdiff2 = xend-xstart;

ydiff2 = yend-ystart;

Hor_Proj2 = min1 / xdiff2;

Ver_Proj2 = min2 / ydiff2;

min3 = 0;

为我= ystart: yend

summ1 = 0;

为 j = xstart: xend

如果 (im ((i-ystart + 1) (j-xstart + 1) = = 1)

summ1 = summ1 + 1;

结束

如果 (summ1 < min3)

min3 = summ1;

结束

min3;

min4 = 0;

为我= xstart: xend

summ1 = 0;

为 j = ystart: yend

如果 (im ((j-ystart + 1) (i-xstart + 1) = = 1)

summ1 = summ1 + 1;

结束

如果 (summ1 < min4)

min4 = summ1;

结束

min4;

xdiff3 = xend-xstart;

ydiff3 = yend-ystart;

Hor_Proj3 = min3 / xdiff3;

Ver_Proj3 = min4 / ydiff3;

%特征提取终点- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

i1 = im1;

(行,坳、深度)= (i1)大小;

% %添加行

addrow = 1 (col);

i1 = [addrow;addrow;i1;addrow];

(行,坳、深度)= (i1)大小;

% %添加列

addcol = 1(第1行);

i1 = horzcat (addcol i1, addcol addcol);

(行,坳、深度)= (i1)大小;

i1 = ~ i1;

相交点= 0;

为 r = 3:第一行

为 c = 2:第二列

如果 (i1 (r、c) = = 1)

如果颈- 1 (i1 (r1) + i1 (r 1 c) + i1 (r 1 c + 1) + i1(颈- 1 r) + i1 (r, c + 1) + i1 (r + 1,颈- 1)+ i1 (r + 1, c) + i1 (r + 1, c + 1) = = 1)

相交点=相交点+ 1;

结束

如果国防部(xdiff 2) = = 1

xdiff = xdiff-1;

结束

如果国防部(ydiff 2) = = 1

ydiff = ydiff-1;

结束

%特征提取的重力中心,垂直分割图像

n1 = im (:, 1: xdiff / 2); %分割图像

n2 = im (:, xdiff / 2 + 1: xdiff);

sum1 = 0;

pix_total = 0;

%上半年

为我= 1:ydiff

pix_sum = 0;

为 j = 1: xdiff / 2

如果 (n1 (i, j) = = 0)

pix_sum = pix_sum + 1;

pix_total = pix_total + 1;

结束

sum1 = sum1 + (pix_sum *我);

结束

日元= sum1 / pix_total;

RY1 = y₁/ ydiff;

sum1 = 0;

为 i = 1: xdiff / 2

pix_sum = 0;

为 j = 1: ydiff

如果 (n1 (j, i) = = 0)

pix_sum = pix_sum + 1;

结束

sum1 = sum1 + (pix_sum *我);

结束

X1 = sum1 / pix_total;

RX1 = 2 * X1 / xdiff;

第二个一半的%

sum1 = 0;

pix_total = 0;

为我= 1:ydiff

pix_sum = 0;

为 j = 1: xdiff / 2

如果 (n2 (i, j) = = 0)

pix_sum = pix_sum + 1;

pix_total = pix_total + 1;

结束

sum1 = sum1 + (pix_sum *我);

结束

Y2 = sum1 / pix_total;

RY2 Y2 = / ydiff;

sum1 = 0;

为 i = 1: xdiff / 2

pix_sum = 0;

为 j = 1: ydiff

如果 (n2 (j, i) = = 0)

pix_sum = pix_sum + 1;

结束

sum1 = sum1 + (pix_sum *我);

结束

X2 = sum1 / pix_total;

RX2 X2 = 2 * / xdiff;

重心= [[RX1 RY1] [RX2 RY2]];

%特征提取:斜坡- - - - - - - - - - - - - - - - - -

m = xdiff;

m = m / 2;

k = m + X2;

斜率= (Y2-Y1) / (k-X1);

%特征提取:regionprops - - - - - - - - - - - - - - - - - -

应用灰度共生矩阵建立%特征提取:properties-entropy - - - - - - - - - - - - - - - - - -

BW =熵(im);

glcm = graycomatrix (im);

应用灰度共生矩阵建立统计= graycoprops (, 对比相关能同质性的 );

对比= stats.Contrast;

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