MATLAB: 标准判别图有多张,怎么获得实际标签
时间: 2023-12-15 15:03:58 浏览: 21
在MATLAB中,标准判别图可以使用`classify`函数生成。假设你使用`classify`函数对一组测试数据进行分类,可以使用以下代码来获取实际标签:
```matlab
% 定义分类器
classf = fitcdiscr(X,Y);
% 生成标准判别图
[~,~,~,posterior] = classify(Xtest,X,Y);
% 获取实际标签
[~, actual_labels] = max(posterior,[],2);
```
其中,`X`是训练数据,`Y`是训练数据的类别标签,`Xtest`是测试数据。`fitcdiscr`函数用于定义分类器,`classify`函数用于生成标准判别图,`max`函数用于获取每个测试数据的最大后验概率对应的类别标签,即实际标签。
相关问题
MATLAB: 怎么把多张标准判别图,拼凑成一张实际标签
假设你已经有了多张标准判别图,每张图都代表了不同类别的标签,现在需要将它们拼凑成一张实际标签。可以按照以下步骤操作:
1. 将每张标准判别图转换为二值图像,即将标签部分设置为 1,背景部分设置为 0。
2. 对于每个像素,将每张标准判别图的对应像素值相加,得到一个像素的总和。
3. 对于每个像素,将总和最大的标准判别图的对应标签作为实际标签。
4. 将实际标签可视化。
下面是一段 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 将标准判别图转换为二值图像
img1 = imbinarize(rgb2gray(imread('image1.png')));
img2 = imbinarize(rgb2gray(imread('image2.png')));
img3 = imbinarize(rgb2gray(imread('image3.png')));
% 计算每个像素的总和
sum_img = img1 + img2 + img3;
% 找到每个像素的最大值
[~, actual_label] = max(cat(3, img1, img2, img3), [], 3);
% 可视化实际标签
imshow(actual_label, [])
```
其中,`imread` 函数用于读取图像文件,`rgb2gray` 函数用于将彩色图像转换为灰度图像,`imbinarize` 函数用于将灰度图像转换为二值图像,`cat` 函数用于将三张二值图像合并为一个三维数组,`max` 函数用于找到每个像素的最大值,`imshow` 函数用于可视化实际标签。
请使用matlab来获得高光谱图像pavia的分类图。
在Matlab中获取Pavia高光谱图像的分类图可以按照以下步骤进行:
1.导入Pavia高光谱图像数据。使用imread函数读取Pavia图像文件,可以得到一个三维RGB数组。将其转换为浮点数数组以便后续处理。
2.对图像数据进行预处理。由于高光谱图像存在大量的冗余和噪声,因此需要对图像进行预处理。可以使用滤波器(如高斯滤波器)来平滑图像、除去噪声。
3.实施特征提取。提取Pavia高光谱图像的特征是为了将图像数据转换为可以输入分类器的形式。常用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)。这些方法可以帮助识别出高光谱数据中的重要特征。
4.训练分类器。选择合适的分类器对提取的特征进行训练。例如,可以使用支持向量机(SVM)或人工神经网络(ANN)等常用的分类算法。
5.用训练好的分类器对图像进行分类。使用训练好的分类器对Pavia高光谱图像进行分类。将处理后的图像数据输入分类器,得到每个像素的分类标签。
6.可视化分类图。将分类结果转换为彩色图像或灰度图像,以便直观地查看图像的分类结果。可以使用imwrite函数将分类图保存为文件。
需要注意的是,以上步骤仅为一种可能的实现方式,具体的操作细节可能因实际情况而有所不同。另外,对于高光谱图像的分类任务,还可以尝试其他的特征提取和分类算法,以获得更好的分类效果。
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