对２张字符图像进行目标识别方法研究，在MATLAB中用SVM方法进行编程

对于字符图像的目标识别，可以采用以下步骤：

1. 数据集准备：收集一组已标记的字符图像，将其分为训练集和测试集。

2. 特征提取：对于每张图像，提取其特征向量。可以使用各种方法，如HOG、LBP等。

3. 训练SVM分类器：使用训练集中的特征向量和相应的标签来训练SVM分类器。

4. 测试SVM分类器：使用测试集中的特征向量来测试已训练的SVM分类器的性能。

在MATLAB中，可以使用SVM工具箱来实现这些步骤。具体实现步骤如下：

1. 数据集准备：将收集的字符图像分成训练集和测试集，建立两个文件夹来存储这些图像。

2. 特征提取：使用MATLAB中的图像处理工具箱来提取每张图像的特征向量。这里以HOG为例：

% 读取图像
img = imread('image.png');

% 提取HOG特征
hog = extractHOGFeatures(img);

3. 训练SVM分类器：使用SVM工具箱来训练SVM分类器。

% 读取训练集
trainImages = imageDatastore('train', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 提取训练集的HOG特征
trainFeatures = zeros(size(trainImages.Files, 1), length(hog));
for i = 1:size(trainImages.Files, 1)
    img = readimage(trainImages, i);
    trainFeatures(i, :) = extractHOGFeatures(img);
end

% 训练SVM分类器
svm = fitcecoc(trainFeatures, trainImages.Labels);

4. 测试SVM分类器：使用测试集中的特征向量来测试已训练的SVM分类器的性能。

% 读取测试集
testImages = imageDatastore('test', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 提取测试集的HOG特征
testFeatures = zeros(size(testImages.Files, 1), length(hog));
for i = 1:size(testImages.Files, 1)
    img = readimage(testImages, i);
    testFeatures(i, :) = extractHOGFeatures(img);
end

% 预测测试集的标签
predictedLabels = predict(svm, testFeatures);

% 计算分类器的准确率
accuracy = sum(predictedLabels == testImages.Labels) / numel(testImages.Labels);

通过以上步骤，就可以在MATLAB中使用SVM方法对字符图像进行目标识别了。