如何将phantom.mat扩展到4096
时间: 2024-05-25 15:16:54 浏览: 6
要将phantom.mat扩展到4096,您需要按照以下步骤进行操作:
1. 打开MATLAB软件并加载phantom.mat文件。
2. 将图像大小从原始大小增加到4096x4096像素。您可以使用MATLAB中的imresize函数来完成此操作。示例代码如下:
img = load('phantom.mat'); % 加载phantom.mat文件
img = img.phantom; % 从加载的结构体中提取图像数据
img = imresize(img, [4096 4096]); % 将图像大小修改为4096x4096像素
3. 将修改后的图像保存为新的MAT文件。示例代码如下:
save('phantom_4096.mat', 'img');
4. 完成以上步骤后,您现在将拥有一个大小为4096x4096像素的扩展phantom图像。
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clear; clc; addpath('libsvm-3.25/matlab'); load DATA_PCA_2445M_100.mat; num_DJI_Mavic_2_ZOOM=100; num_DJI_Phantom_4Pro=100; num_Parrot_ANAFI=100; num_XIRO=100; features=data_PCA; %特征 class=[ones(num_DJI_Mavic_2_ZOOM,1);ones(num_DJI_Phantom_4Pro,1)+1;ones(num_Parrot_ANAFI,1)+2;ones(num_XIRO,1)+3]; %类型 这是我准备在matlab中使用的SVM模型去给数据DATA_PCA_2445M_100.mat进行分类操作的,并且得到识别的准确度,请给出我完整的代码
你可以使用以下代码来使用SVM模型对数据进行分类并计算分类准确度:
```matlab
clear;
clc;
addpath('libsvm-3.25/matlab');
load DATA_PCA_2445M_100.mat;
num_DJI_Mavic_2_ZOOM = 100;
num_DJI_Phantom_4Pro = 100;
num_Parrot_ANAFI = 100;
num_XIRO = 100;
features = data_PCA; % 特征
class = [ones(num_DJI_Mavic_2_ZOOM,1); ones(num_DJI_Phantom_4Pro,1)+1; ones(num_Parrot_ANAFI,1)+2; ones(num_XIRO,1)+3]; % 类型
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.7; % 训练集比例
[train_indices, test_indices] = crossvalind('Holdout', class, train_ratio);
train_features = features(train_indices,:);
train_class = class(train_indices);
test_features = features(test_indices,:);
test_class = class(test_indices);
% 训练SVM模型
model = svmtrain(train_class, train_features, '-s 0 -t 0');
% 预测测试集
[predicted_class, accuracy, decision_values] = svmpredict(test_class, test_features, model);
% 输出分类准确度
fprintf('分类准确度: %.2f%%\n', accuracy(1));
```
请确保你已经将libsvm的MATLAB接口添加到MATLAB搜索路径中,并且替换`DATA_PCA_2445M_100.mat`为你的数据文件路径。这段代码将会将数据分为训练集和测试集,并使用SVM模型对测试集进行预测,并输出分类的准确度。
clear; clc; addpath('libsvm-3.25/matlab'); load DATA_PCA_2445M_100.mat; num_DJI_Mavic_2_ZOOM=100; num_DJI_Phantom_4Pro=100; num_Parrot_ANAFI=100; num_XIRO=100; features=data_PCA; %特征 class=[ones(num_DJI_Mavic_2_ZOOM,1);ones(num_DJI_Phantom_4Pro,1)+1;ones(num_Parrot_ANAFI,1)+2;ones(num_XIRO,1)+3]; %类型 这是我准备在matlab中使用的SVM模型去给数据DATA_PCA_2445M_100.mat进行分类操作的,训练集和测试集在不同情况下的总体识别率,画出箱线图,并给出平均识别率。请给出我完整的代码
你可以使用以下代码来计算在不同情况下训练集和测试集的总体识别率,并绘制箱线图和计算平均识别率:
```matlab
clear;
clc;
addpath('libsvm-3.25/matlab');
load DATA_PCA_2445M_100.mat;
num_DJI_Mavic_2_ZOOM = 100;
num_DJI_Phantom_4Pro = 100;
num_Parrot_ANAFI = 100;
num_XIRO = 100;
features = data_PCA; % 特征
class = [ones(num_DJI_Mavic_2_ZOOM,1); ones(num_DJI_Phantom_4Pro,1)+1; ones(num_Parrot_ANAFI,1)+2; ones(num_XIRO,1)+3]; % 类型
train_ratio = 0.7; % 训练集比例
num_folds = 10; % 交叉验证折数
accuracy_list = zeros(num_folds, 1); % 存储每一折的准确度
for fold = 1:num_folds
% 划分训练集和测试集
[train_indices, test_indices] = crossvalind('Kfold', class, num_folds);
train_features = features(train_indices,:);
train_class = class(train_indices);
test_features = features(test_indices,:);
test_class = class(test_indices);
% 训练SVM模型
model = svmtrain(train_class, train_features, '-s 0 -t 0');
% 预测测试集
[predicted_class, accuracy, decision_values] = svmpredict(test_class, test_features, model);
% 存储准确度
accuracy_list(fold) = accuracy(1);
end
% 绘制箱线图
boxplot(accuracy_list);
xlabel('Fold');
ylabel('Accuracy');
title('Accuracy of SVM Model');
% 计算平均识别率
average_accuracy = mean(accuracy_list);
fprintf('平均识别率: %.2f%%\n', average_accuracy);
```
请确保你已经将libsvm的MATLAB接口添加到MATLAB搜索路径中,并且替换`DATA_PCA_2445M_100.mat`为你的数据文件路径。这段代码将会将数据分为不同的训练集和测试集,使用SVM模型对测试集进行预测,并绘制箱线图展示准确度的分布情况,并计算平均识别率。
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