Hướng dẫn matlab to python converter online free - chuyển đổi matlab sang python trực tuyến miễn phí

#! Cài đặt pip iMutils

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD pandas as pd

nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP numpy as np

# Nhập IO

Nhập Imutils imutils

Nhập matplotlib.pyplot như PLT matplotlib.pyplot as plt

Nhập CV2 cv2

Nhập toán như MT math as mt

Nhập toán math

Nhập SKIMAGE.IO AS IO skimage.io as io

Từ Nhập mục IO, Color, IMG_AS_UBYTE skimage import io, color, img_as_ubyte

từ Skimage.Feature Nhập khẩu Greycomatrix, Greycoprops skimage.feature import greycomatrix, greycoprops

từ sklearn.metrics.cluster nhập entropy sklearn.metrics.cluster import entropy

hàm ra = kNN (IMG)

I = img;

I=WaterShed_Fun(I);

oneuser=ones(8);8);

%I=rgb2gray(I);

%GLS ----> Mức màu xám (1 ..... 255)1.....255)

%pixelcounts -----> không có pixel cho hình ảnh;for image ;

[pixelcounts GLS] = imhist (i);

% Nhận được số lượng pixel trong biểu đồ.in the histogram.

numberOfPixels = sum (pixelCounts);sum(pixelCounts);

% Nhận được Lavel màu xám trung bình.

meanGl = sum (gls.* pixelCounts) / numberOfPixel;sum(GLs .* pixelCounts) / numberOfPixels;

% Nhận được phương sai, đó là thời điểm trung tâm thứ hai.is the second central moment.

phương sai = sum ((gls - meanGl).^ 2.* pixelCounts) / (numberOfPixels -1);sum((GLs - meanGL) .^ 2 .* pixelCounts) / (numberOfPixels-1);

% Nhận được độ lệch chuẩn.

sd = sqrt (phương sai);

% Nhận được độ lệch.

SKEWGL = SUM ((GLS - MEANGL).^ 3.sum((GLs - meanGL) .^ 3 .* pixelCounts) / ((numberOfPixels - 1) * sd^3);

% Nhận được kurtosis.

kurtosisgl = sum ((gls - meanGl).^ 4. * pixelcounts) / ((numberOfPixels - 1) * sd^ 4);sum((GLs - meanGL) .^ 4 .* pixelCounts) / ((numberOfPixels - 1) * sd^4);

%//////////////bần tiện/////////

OneUser (1,1) = trung bình;1,1)=meanGL;

%///////////// Derivian Standrad ////////////

OneUser (1,2) = SD;1,2)=sd;

%//////////// Entropy //////////////// Tính ngẫu nhiên (-sum (p.*Log2 (p)))sum(p.*log2(p)))

OneUser (1,3) = entropy (i);1,3)=entropy(I);

%//////////// SKEWNESS & Kourites //////////////////////////////////////////////////////////

OneUser (1,4) = SKEWGL;1,4)=skewGL;

OneUser (1,5) = kurtosisgl;1,5)=kurtosisGL;

%////////////correlation///////////////

%OneUser (1,3) = Corr (i);1,3)=corr(I);

%///////////////////////////////// Trả thấy trả về độ tương phản cường độ ...

% giữa một pixel và hàng xóm của nó trên toàn bộ hình ảnh.and its neighbour over the whole image.

kernel = [-1, -1, -1, -1, 8, -1, -1, -1]/8;-1, -1, -1, -1, 8, -1, -1, -1]/8;

diffimage = conv2 (double (i), kernel, 'giống nhau');'same');

OneUser (1,6) = mean2 (khác biệt);1,6) = mean2(diffImage);

%////////////Variance/////////////////////////

OneUser (1,7) = phương sai;1,7)=varianceGL;

%////////////Smoothness//////////////////////

OneUser (1,8) = 1-1/(1+OneUser (1,7));1,8)=1-1/(1+oneuser(1,7));

k=1;1;

[m n] = kích thước (i);

QMean = OneUser (1,1);1,1);

QStandDev = OneUser (1,2);1,2);

Qentropy = OneUser (1,3);1,3);

QSKEWGL = ONEUSER (1,4);1,4);

Qkurtosisgl = OneUser (1,5);1,5);

QContrast = OneUser (1,6);1,6);

Qvariance = OneUser (1,7);1,7);

Qsmooth = OneUser (1,8);1,8);

Truy vấn = [QMean QStandDev Qentropy Qskewgl Qkurtosisgl QContrast Qvariance Qsmoothness];

Mean = xlsread ('c: \ users \ muhammad \ Documents \ matlab \ tr.xls', 'sheet1', 'a2: a600');'C:\Users\Muhammad\Documents\MATLAB\tr.xls','sheet1', 'a2:a600');

Standrad_dev = xlsread ('c: \ users \ muhammad \ Documents \ matlab \ tr.xls', 'sheet1', 'b2: b600');'C:\Users\Muhammad\Documents\MATLAB\tr.xls','sheet1', 'b2:b600');

Entropy = xlsread ('c: \ users \ muhammad \ Documents \ matlab \ tr.xls', 'sheet1', 'c2: c600');'C:\Users\Muhammad\Documents\MATLAB\tr.xls','sheet1', 'c2:c600');

Skewness = xlsread ('C: \ users \ Muhammad \ Documents \ Matlab \ tr.xls', 'Sheet1', 'D2: D600');'C:\Users\Muhammad\Documents\MATLAB\tr.xls','sheet1', 'd2:d600');

Kourites = xlsread ('c: \ users \ muhammad \ Documents \ matlab \ tr.xls', 'sheet1', 'e2: e600');'C:\Users\Muhammad\Documents\MATLAB\tr.xls','sheet1', 'e2:e600');

Tương phản = xlsread ('c: \ users \ muhammad \ Documents \ matlab \ tr.xls', 'sheet1', 'f2: f600');'C:\Users\Muhammad\Documents\MATLAB\tr.xls','sheet1', 'f2:f600');

Phương sai = xlsread ('c: \ users \ muhammad \ Documents \ matlab \ tr.xls', 'sheet1', 'g2: g600');'C:\Users\Muhammad\Documents\MATLAB\tr.xls','sheet1', 'g2:g600');

Mịn = xlsread ('c: \ users \ muhammad \ Documents \ matlab \ tr.xls', 'sheet1', 'h2: h600');'C:\Users\Muhammad\Documents\MATLAB\tr.xls','sheet1', 'h2:h600');

Target = xlsread ('C: \ users \ Muhammad \ Documents \ Matlab \ tr.xls', 'Sheet1', 'I2: i600');'C:\Users\Muhammad\Documents\MATLAB\tr.xls','sheet1', 'i2:i600');

%Bắt đầu (0) tính toán khoảng cách Euclide giữa các điểm truy vấn và0) Calculating Euclidean Distance between the query points and

%dữ liệu trước.

z1 = (truy vấn (1) - trung bình).^2;1) - Mean ).^2;

Z2 = (truy vấn (2) - standrad_dev).^2;2) - Standrad_Dev ).^2;

Z3 = (truy vấn (3) - Entropy).^2;3) - Entropy).^2;

z4 = (truy vấn (4) - độ lệch).^2;4) - Skewness).^2;

Z5 = (truy vấn (5) - Kourites).^2;5) - Kourites).^2;

Z6 = (truy vấn (6) - tương phản).^2;6) - Contrast).^2;

Z7 = (Truy vấn (7) - Phương sai).^2;7) - Variance).^2;

Z8 = (truy vấn (8) - độ mịn).^2;8) - Smoothness).^2;

euclideandistance = SQRT (Z1 + Z2 + Z3 + Z4 + Z5 + Z6 + Z7 + Z8); %Khoảng cách Euclide trong các đơn vị vuôngin square units

%End (0)0)

khoảng cách = [mục tiêu Euclideandistance]; % Nối thêm vectơ đầu ra (lượng mưa) đến khoảng cách.

sortedDistance = sortrows (khoảng cách); % Sắp xếp vectơ khoảng cách dựa trên sự gần gũi với truy vấn tìm kiếm.

Target = Mode (Sắp xếp (1: K, 2)); % Tìm thấy phân loại thường xuyên nhất (ở đây, lượng mưa)1:k,2)); % Find the most frequently occuring classvalue( here, precipitation)

if (target == 1)1)

ra = 'ung thư';'CANCER';

hiển thị (ra);

otherif (Target == 0)0)

ra = 'loét';'Ulcer';

hiển thị (ra);

otherif (Target == 0)2)

ra = 'loét';'Normal';

otherif (Target == 2)

ra = 'bình thường';"heba.png"

result=main_test(img)

print("result",result)("result",result)

hiển thị (ra);

hiển thị (ra);

Tôi có thể viết mã MATLAB bằng Python không?

Matlab có giống với Python không?

Tôi có thể chuyển đổi mã MATLAB thành C ++ không?