matlab提取图像的特征向量,并实现svm图像分类,给出详细代码示例
时间: 2023-12-12 07:07:10 浏览: 34
下面是一个简单的 Matlab 示例,用于提取图像的 HOG 特征向量并使用 SVM 进行分类:
```matlab
% 加载图像数据和标签
load('image_data.mat');
load('image_labels.mat');
% 提取HOG特征向量
cellSize = 8;
hogFeatures = extractHOGFeatures(image_data, 'CellSize', [cellSize cellSize]);
% 分割数据集为训练集和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(size(hogFeatures, 1),0.8,0.2);
trainFeatures = hogFeatures(trainInd,:);
trainLabels = image_labels(trainInd);
testFeatures = hogFeatures(testInd,:);
testLabels = image_labels(testInd);
% 训练SVM模型
SVMModel = fitcsvm(trainFeatures,trainLabels);
% 预测测试集标签
predictedLabels = predict(SVMModel,testFeatures);
% 计算准确率
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels)/numel(testLabels)
```
其中,`image_data.mat` 和 `image_labels.mat` 分别是图像数据和标签的 `.mat` 文件。在这个示例中,我们使用了 `extractHOGFeatures` 函数来提取图像的 HOG 特征向量,然后使用 `fitcsvm` 函数来训练 SVM 模型,并使用 `predict` 函数来预测测试集标签。最后,我们计算了分类器的准确率。
需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要对图像进行预处理、调整参数等操作来获得更好的分类效果。