matlab的支持向量机识别花卉
时间: 2023-10-07 16:13:08 浏览: 29
支持向量机(SVM)是一种常用的机器学习算法,可以用于分类和回归问题。对于花卉识别问题,可以使用SVM进行分类。
以下是使用MATLAB实现SVM进行花卉识别的示例代码:
1. 数据准备
首先,需要收集一些花卉图像数据,并将其分成训练集和测试集。可以使用MATLAB自带的flowerdataset数据集。
flowerData = flowerdataset;
numImages = numel(flowerData.Files);
[trainingImages,testImages] = splitEachLabel(flowerData,0.7,'randomized');
2. 特征提取
接下来,需要从图像中提取特征。可以使用SIFT描述符或HOG描述符等特征提取方法。
这里我们使用SURF描述符。
bag = bagOfFeatures(trainingImages,'Verbose',false,'CustomExtractor',@SURFFeatures);
3. 训练分类器
使用训练数据和特征向量,可以训练SVM分类器。
categoryClassifier = trainImageCategoryClassifier(trainingImages,bag);
4. 测试分类器
使用测试数据和训练好的分类器,可以测试分类器的准确率。
confMatrix = evaluate(categoryClassifier,testImages);
5. 结果展示
最后,可以使用测试数据和训练好的分类器,对新的花卉图像进行分类,并展示分类结果。
newImage = imread('flower.jpg');
[label,score] = predict(categoryClassifier,newImage);
imshow(newImage)
title(sprintf('分类结果:%s (score: %.2f)',label,max(score)))