Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的监督学习算法，常被用于分类和回归任务。在这个项目中，我们将探讨如何利用Python来实现SVM进行图像识别分类。这个过程对初学者非常友好，因为代码通常会包含详尽的注释，便于理解。 我们需要理解SVM的基本原理。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据点被最大程度地分开。这个超平面是距离两类样本最近的距离最大化的边界。在二维空间中，这个超平面可能是一条直线；在高维空间中，它可能是一个超平面。SVM通过核函数将低维数据映射到高维空间，使得原本线性不可分的数据变得可以线性分离。 在图像识别中，我们首先需要提取图像的特征。HOG（Histogram of Oriented Gradients，导向梯度直方图）是一种流行的方法，它能有效地捕获图像中的形状和边缘信息。HOG特征的计算包括以下几个步骤： 1. 尺度空间平滑：减少噪声影响。 2. 灰度梯度计算：计算每个像素的梯度强度和方向。 3. 梯度直方图构造：在小的局部区域（细胞单元）内统计不同方向的梯度数量。 4. 直方图归一化：防止光照变化的影响。 5. 块级积累：将相邻的细胞单元组合成一个块，进行方向直方图的重排和标准化，进一步增强对比度。 6. 特征向量构建：将所有块的直方图组合成一个全局特征向量。 接下来，我们可以使用这些HOG特征作为输入，训练SVM分类器。Python中常用的机器学习库Scikit-Learn提供了SVM的实现。我们可以通过以下步骤进行操作： 1. 加载数据集：通常我们会用到预处理好的图像数据集，如MNIST或CIFAR-10。 2. 准备数据：将图像转换为HOG特征，同时分割数据集为训练集和测试集。 3. 创建SVM模型：选择合适的核函数，如线性核、多项式核或RBF（高斯核），并设置相应的参数。 4. 训练模型：使用训练集对SVM进行拟合。 5. 验证与测试：在测试集上评估模型的性能，例如计算准确率、召回率和F1分数。 6. 应用模型：对新的未知图像进行预测，分类结果。 在实现过程中，我们需要注意数据预处理，如归一化特征，以及选择合适的参数进行调优，如C（惩罚参数）和γ（RBF核的宽度）。交叉验证可以帮助我们找到最佳参数组合。 本项目中的代码示例将详细展示这些步骤，通过注释解释每部分的作用，帮助初学者快速上手SVM图像分类。通过实践，你可以深入理解SVM的工作机制，并掌握如何将其应用于实际的图像识别问题。

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基于Matlab平台的水果识别分类（分类器，Matlab平台版运行）

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模式识别与机器学习感知机算法python实现，PLA，POCKET，代码实现与实例解决。题目分析。

本文简述晶振的识别、分类及测量的基础知识。

基于Pytorch+resnet50的农作物病虫害识别分类项目源码+病害数据集+项目说明文档.zip 【数据增强】 data_aug.py 用于线下数据增强，支持的增强方式： 高斯噪声 亮度变化 左右翻转 上下翻转 色彩抖动 对比度变化 锐度变化 【使用方法】 第一步：将测试集图片复制到 data/test/ 下 第二步：将训练集合验证集中的图片都复制到 data/temp/images/ 下，将两个 json 文件放到 data/temp/labels/ 下 执行 move.py 文件 执行 main.py 进行训练

基于Mobilenetv2和mobilenetv3算法实现6种风景识别分类系统完整源码(带数据集和模型及操作说明).zip 【资源说明】 1、实现的有Mobilenetv2和Mobilenetv3网络，模型只有Mobilenetv3训练的，v2模型需自己换下网络自己训练，操作简单。 2、资源附有数据集，有各种评估指标曲线，数据增强脚本、数据增强后的截图等，这些都可以放进课程报告或者毕设LW中。 3、可选择修改各种损失函数（已实现），激活函数，学习率、训练迭代次数、图像输入大小等参数自定义。 4、使用的是pytorch框架。 【备注】 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

【水果分类】基于计算机视觉实现水果识别分类含Matlab源码