基于matlab的水果识别代码
时间: 2023-10-18 21:04:49 浏览: 106
以下是一个基于Matlab的简单水果识别代码示例:
```matlab
% 加载数据集
load('fruits_dataset.mat');
% 将数据集拆分为训练集和测试集
[train_set, test_set] = split_dataset(fruits_dataset);
% 训练分类器
classifier = fitcecoc(train_set.Features, train_set.Labels);
% 对测试集进行分类
predicted_labels = predict(classifier, test_set.Features);
% 计算分类准确率
accuracy = sum(predicted_labels == test_set.Labels) / length(test_set.Labels);
fprintf('分类准确率为:%.2f%%\n', accuracy * 100);
```
其中,数据集`fruits_dataset.mat`需要事先准备好,可以是一个包含水果图像和标签的MAT文件。`split_dataset`函数用于将数据集随机拆分为训练集和测试集。`fitcecoc`函数用于训练一个基于多分类SVM的分类器。`predict`函数用于对测试集进行分类。最后,计算分类准确率并输出结果。需要注意的是,这里的分类器并不是基于深度学习的,准确率可能不如深度学习模型。