基于svm的图像分类matlab

图像分类是计算机视觉中的一个重要研究方向，而支持向量机（SVM）是常用的分类算法之一。下面介绍基于SVM的图像分类Matlab实现的步骤：

1. 数据集准备：首先需要准备一组标注好的图像数据集，包括训练集和测试集。

2. 特征提取：对每张图像进行特征提取，一般使用局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）等方法提取图像特征。

3. 特征归一化：对提取出的特征进行归一化处理，以消除不同特征之间的量纲差异。

4. SVM训练：使用训练集训练SVM分类器，可以使用Matlab自带的fitcsvm函数。

5. SVM测试与评估：使用测试集对训练好的SVM进行测试，并计算分类精度和混淆矩阵。

Matlab代码示例：

% 数据集准备
trainDir = 'train/'; % 训练集文件夹路径
testDir = 'test/'; % 测试集文件夹路径
categories = {'cat', 'dog'}; % 图像类别

% 特征提取
trainFeatures = []; % 训练集特征
trainLabels = []; % 训练集标签
testFeatures = []; % 测试集特征
testLabels = []; % 测试集标签
for i = 1:length(categories)
% 读取训练集图像
trainFileList = dir(fullfile(trainDir, categories{i}, '*.jpg'));
for j = 1:length(trainFileList)
img = imread(fullfile(trainDir, categories{i}, trainFileList(j).name));
feature = extractFeature(img); % 提取特征
trainFeatures = [trainFeatures; feature];
trainLabels = [trainLabels; i];
end

% 读取测试集图像
testFileList = dir(fullfile(testDir, categories{i}, '*.jpg'));
for j = 1:length(testFileList)
img = imread(fullfile(testDir, categories{i}, testFileList(j).name));
feature = extractFeature(img); % 提取特征
testFeatures = [testFeatures; feature];
testLabels = [testLabels; i];
end
end

% 特征归一化
[trainFeatures, mu, sigma] = zscore(trainFeatures);
testFeatures = (testFeatures - repmat(mu, size(testFeatures, 1), 1)) ./ repmat(sigma, size(testFeatures, 1), 1);

% SVM训练
svmModel = fitcsvm(trainFeatures, trainLabels, 'KernelFunction', 'linear', 'Standardize', true);

% SVM测试与评估
predLabels = predict(svmModel, testFeatures);
accuracy = sum(predLabels == testLabels) / length(testLabels);
confusionMat = confusionmat(testLabels, predLabels);

其中，extractFeature函数是用于提取图像特征的自定义函数。