图像分类
使用Python和MATLAB进行纹理图像分类
图片来源: : (使用“灰度PNG图片”链接-23MB)
使用的图像:铝箔,灯芯绒和橙皮。
纹理图像
火车组:120张图像(每个班级40张图像)
测试集:120张图像(每个班级40张图像)
功能(使用Matlab提取):
灰度共生矩阵(GLCM):能量和熵。
快速傅立叶变换(FFT):均值和方差。
分类方法:
K近邻
高斯朴素贝叶斯
评估:分类准确性
食谱
用Matlab提取特征
下载纹理图像数据集
收集在一个文件夹中,重命名images3。
运行.m文件
保存dataku.mat文件(不用担心!这里提供了dataku.mat文件)。 要了解有关该细节的更多信息,我准备稍后再上传MATLAB代码。
功能数量:4:
属性1:GLCM的熵
属性2:GLCM的能量
属性3:FFT的均值
属性4:FFT的方差
分
2022-05-23 15:49:47
328KB
Python
1