基于svm的图像分类matlab
时间: 2023-07-26 19:05:58 浏览: 68
SVM(支持向量机)是一种常见的分类算法,可以用于图像分类。下面是一个基于SVM的图像分类MATLAB代码示例:
1. 准备数据集
首先需要准备一个图像数据集,包括若干张图片和对应的标签(类别)。可以使用MATLAB自带的图像数据集或者自己收集整理。
2. 特征提取
将每张图片转化为特征向量,这里使用HOG特征。可以使用MATLAB自带的HOG函数进行提取。
3. 数据预处理
将特征向量归一化(normalize)或者标准化(standardize),以便更好地应用SVM分类器。
4. 训练SVM分类器
使用训练数据集训练一个SVM分类器。可以使用MATLAB自带的fitcsvm函数进行训练。
5. 测试
将测试数据集的图片转化为特征向量,然后使用训练好的SVM分类器进行分类。可以使用MATLAB自带的predict函数进行分类,并计算分类准确率。
下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 准备数据集
data = imageDatastore('path/to/image/folder', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
[trainData, testData] = splitEachLabel(data, 0.8, 'randomized');
% 特征提取
featuresTrain = cellfun(@(x) extractHOGFeatures(x), trainData.Files, 'UniformOutput', false);
featuresTest = cellfun(@(x) extractHOGFeatures(x), testData.Files, 'UniformOutput', false);
% 数据预处理
XTrain = cell2mat(featuresTrain);
XTest = cell2mat(featuresTest);
YTrain = trainData.Labels;
YTest = testData.Labels;
[XTrain, mu, sigma] = zscore(XTrain);
XTest = (XTest - mu) ./ sigma;
% 训练SVM分类器
svm = fitcsvm(XTrain, YTrain);
% 测试
YTest_pred = predict(svm, XTest);
accuracy = sum(YTest == YTest_pred) / numel(YTest);
fprintf('Testing accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);
```
注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要更多的数据预处理和参数调整。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)