最大类间方差法:基本思路是根据直方图以某一会灰度为阈值将图像分割成两部分,计算两组的方差,当被分成的两组之间的方差最大时,这个灰度为阈值灰度值img = imread('C:\Users\dell\Desktop\前单图\3.3.JPG');%原图 I_gray=rgb2gray(img);%转换为灰度图 subplot(121),imshow(img); %转换为双精度 I_d
常用的一些图像处理Matlab代码 #1:数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 #2:二维离散余弦变换的图像压缩 #3:采用灰度变换的方法增强图像的对比度 #4:直方图均匀化 #5:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 #6:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 #7:采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 #8:图像的自适应魏纳滤波 #9
function rate = KNN(Train_data,Train_label,Test_data,Test_label,k,Distance_mark); % K-Nearest-Neighbor classifier(K-NN classifier) %Input: % Train_data,Test_data are training data set and test dat
转载 2024-04-25 10:46:35
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1 简介朴素贝叶斯法是贝叶斯分类学中使用较为广泛的算法。该算法本身来源于贝叶斯定理。在确定目标时,认为各部分的属性特征相互独立,每个对象的特征矢量的维度也都相互独立,互不相关。在进行病斑区域分割时,将训练集分成前景和背景,并确定前景与背景的属性特征。基于朴素贝叶斯法的病斑提取同样进行 HSV 和 LAB 变换,形成六维特征空间的颜色空间。随机选取2类数据样本图像上的像素点进行分析,求得每个特征属性
我们知道SVM的基本原理就是找一个超平面(广义平面)将样本分为几个部分,即分类MATLAB中自带SVM包,使用起来也十分方便,假如X是特征矩阵,Y是分类标签(可以是数值(1、2)也可以是string,总之有区别就行。)二分类代码SVMModel = fitcsvm(X,y) %训练分类 CVSVMModel = crossval(SVMModel); %分类的交叉验证 classLoss
入门基础知识 Matlab图像类型1、亮度图像 ( 灰度图像 ) :数据矩阵 I 表示灰度值,如果是 uint8 类型,数值范围可以是 [0 , 255] ;如果是 uint16 类型,数值范围为 [0 , 65536] 2、二值图像:在 MATLAB 数组中只有 0 和 1 两个取值。 3、索引图像:包括
转载 2024-04-11 11:16:56
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既然讲了如何分割图片,那么如何拼接图片是不会少你们的。 (其实是大佬室友提了一下,我才想起来还可以给我做的工具添加这样的功能) 由于昨天事比较多,所以本期就先以直接编程的方式来实现这个功能,后期有时间在集成到我做的图片浏览中。-- 原理 --其实,如果前面分割图片的原理理解了的话,本期中拼接图片的原理不用说也能想的到。 照片墙不就是一个由许多小图片构成的大图片么,也就是说照片墙实际上就是由许多小
MATLAB中的图像类型 MATLAB中数组是最基本的数据结构,大部分图像用二维数组即矩阵表示,矩阵中的一个元素对应一个像素。例如,一个由500行600列不同颜色点组成的图像可以用500*600的矩阵来表示。当然也有一些图像是用三维数组表示的,如RGB图像的三个维分别表示像素的红色、绿色和蓝色分量值。这样使得在MATLAB中使用图形文件格式的图像和使用其他类型的矩阵数据的方式一致。&nb
clear all;close all;clc; %读入图像Image=imread('p_small.tif');Image=Image(2:(size(Image,1)-1),2:(size(Image,2)-1),:);Ls_Image=Linear_stretch(Image,8);%线性灰度拉伸Im=double(Image)/255;nums=size(Im,3);%波段数%读入样本snum=14;%样本数cli_list=1:14;%各样本对应初分类别号for i=1:s
原创 2021-11-08 09:29:22
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clear all;close all;clc; %读入图像Image=imread('p_small.tif');Image=Image(2:(size(Image,1)-1),2:(size(Image,2)-1),:);Ls_Image=Linear_stretch(Image,8);%线性灰度拉伸Im=double(Image)/255;nums=size(Im,3);%波段数%读入样本snum=14;%样本数cli_list=1:14;%各样本对应初分类别号for i=1:s
原创 2021-11-08 09:54:50
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使用matlab中的DPToolBox进行图像分类#毕业设计中要用到深度学习进行图像分类,由于对matlab比较熟悉,因此选择matlab作为算法研究的工具准备:matlab2017b,DeepLearing ToolBox,图像数据集问题:浙江大学智能工厂Anyfeeder实际生产过程中存在物块堆积的情况,要对堆积物块和单个物块进行分类,以便机械臂能够对物块进行抓取,实际生产场景如图1所示: 图
转载 2024-07-20 19:49:39
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Matlab 图像处理基本操作文/天神一、图像基本操作1.读取图像并显示:>> clear;close all %清空Matlab工作平台所有变量(准备工作) >> I=imread('pout.tif'); % 该图像Matlab图形工具箱中自带的图像(\toolbox\images\imdemos) >> imshow(I)2.检查内存(数组)中的图像
10分钟学会matlab实现cnn图像分类 整体代码链接:https://pan.baidu.com/s/1btnY-jZXMK9oj3ZQxDvz8g  提取码:k4v8 可以打开代码,我来一步一步为你讲解,每步的含义,还有你该如何使用!目录1.为了便于理解,这里说一些基本概念,会的直接跳过程序在后面        1.1 通道
图像分类如果我们想训练一个图像分类,我们很难想出一个具体的算法步骤将每幅图片都能正确的分类,那么这种情况下我们可以采用数据驱动的方法,利用机器学习来训练分类KNN一种方法是把全部数据和标签记下来,然后对于一组新的数据,我们去寻找最相近数据的标签作为预测标签那么我们如何去定义所谓的“相近”呢?一种方法是用L1距离,简单的描述了对应像素值的差如果我们站在一个高维的角度来看,我们可以把图片看做分布在
转载 2023-11-09 00:13:42
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【火炉炼AI】机器学习030-KNN分类模型的构建(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )KNN(K-nearest neighbors)是用K个最近邻的训练数据集来寻找未知对象分类的一种算法。其基本的核心思想在我的上一篇文章中介绍过了。 1. 准备数据集此处我的数据集准备包括数
基于matlab图像形状与分类的方法比较分类就是根据被识别对象的若干特征将其归入某一类别。形状特征 (一)特点:各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索,但它们也有一些共同的问题,包括:①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型;②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠;③许多形状特征仅描述了目标局部的性质,要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求;④
1 内容介绍为了满足人工智能在目标识别方法中的应用需求,需要具备对海量数据进行智能分类、识别、判读的能力.进一步挖掘了目标特性数据库数据,并将基于HOG+SVM的目标识别算法应用于红外目标识别过程中.选择采集到的汽车、直升机、飞机、舰船、无人机等目标,并结合HOG算子与SVM分类方法来实现目标检测与分类算法,从而实现了目标智能化分类研究,为后续目标特性的进一步分析以及导引头智能化算法设计提供了支撑
原创 2022-09-19 17:38:05
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击?​​智能优化算法​​  ​​神经网络预测​​ ​​雷达通信 ​​ ​​无线传感​​​​处理​​ ​​图像处理​​ ​​路径规划​​ ​​元胞自动机​​ ​​无人机 ​​ ​​电力系统​​⛄ 内容介绍在图片
原创 2022-12-31 08:36:21
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作者丨FlyEgle编辑丨极市平台导读本系列主要探究哪些模型trick和数据的方法可以大幅度让你的分类性能更上一层楼,本篇主要讲解了对于大的BatchSize下训练分类模型以及张航的Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks中的一些方法以及自己实际使用的一些trick。 一、前言如何提
一、模式识别神经网络在matlab命令窗口输入:nnstart 或 nprtool 就可以进入matlab神经网络GUI  二、鸢尾花数据集iris示例1.输入数据集,划分训练集、测试集load fisheriris; [m,n]=size(meas); data=zeros(m,n+1); data(:,1:n)=meas; for i=1:m   
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