基于地平线的位置估计：用分类策略检测地平线，然后计算相对于地平线的位置-matlab开发

该算法通过检测飞机相对于地平线的滚转角来计算具有分类策略的地平线。 它还尝试估计计算出的滚动值有多好。 这个例子应该向你展示图像分类的基本工作原理。 还有几个测试图像可以玩。 这种方法的工作原理： 图像被分成代表天空的白色像素和代表地面的黑色像素。 这是由 SVM 分类器完成的，该分类器使用来自多个天空和地面图片的真实数据进行训练。 为了训练，我提取了天空和地面的几种基于颜色和纹理的特征。 在二进制结果图像中，您现在可以提取分隔黑白像素的地平线。 为了计算飞机相对于地平线的侧倾角，我计算了一个 1 阶多项式，通过查看多项式拟合的好坏，您可以对计算出的侧倾角的准确性进行说明。 要运行该算法，您首先必须使用以下命令训练 SVM 分类器通过执行在“Test_set_Training”中给出的示例图像“Train_Classifier.m” 然后它生成“SVM_Struckt.mat”，