图像分类：利用Matlab HOG+SVM方法进行图像分类识别(包含Matlab源码，版本2141)。

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简介：
提供的资料，包括在和武动乾坤平台上传的代码，都已包含完整且可直接运行的源代码。这些代码经过了实际测试，确认其可用性，并特别适合初学者使用。 1、代码包的内容如下： - 主程序文件：main.m； - 调用函数文件：其他m文件； - 运行结果的演示效果图。第二种运行环境为Matlab 2019b，请根据程序运行结果的提示进行必要的调整；若在调整过程中遇到困难，欢迎通过私信向博主寻求协助。 3、程序执行流程首先，请将所有相关文件复制至Matlab的工作目录。随后，双击打开名为“main.m”的脚本文件。接着，点击“运行”按钮，等待程序完成计算后，即可获取最终结果。 4、仿真咨询：若您需要其他类型的服务，欢迎通过私信与博主联系，或扫描博客文章底部的二维码获取QQ名片。 4.1 博客或资源的完整源代码的供给 4.2 学术期刊或相关文献的实验结果重现 4.3 根据具体需求量身定制的Matlab程序开发 4.4 开展科研领域的合作项目图像分类

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【图像分类】利用MATLAB HOG与SVM进行图像识别【附带MATLAB源码 2141期】.md

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本文介绍了使用MATLAB中的HOG特征和SVM算法实现图像分类的方法，并提供了完整的MATLAB代码，适合希望深入学习图像处理技术的读者参考。在上发布的Matlab资料均附有可运行的代码，并且经过测试确认有效，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行 - 运行结果效果图； 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示进行相应的修改，如有需要可以联系博主寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下：步骤一：将所有文件放置于当前的Matlab工作目录中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果； 4. 若有仿真咨询需求或其他服务请求（如完整代码提供、期刊或参考文献复现等），请通过平台私信博主联系； - 完整代码的提供 - 期刊或参考文献的重现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作项目

利用MATLAB进行图像SVM分类

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本研究探讨了如何使用MATLAB平台实现基于支持向量机（SVM）的图像分类方法，通过实验验证其在不同数据集上的分类性能。这段文字可以直接编译成功。

基于MATLAB的HOG+SVM图像二分类方法

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本研究采用MATLAB平台，结合HOG特征提取与SVM分类器，实现高效精准的图像二分类算法，适用于多种应用场景。这段代码实现的是图像的二分类任务，使用HOG（方向梯度直方图）进行特征提取，并利用SVM（支持向量机）对这些特征进行分类。解压缩文件后，在将其添加到MATLAB的工作目录之前，请务必在代码中修改资源文件路径（例如正负样本图片的位置），以确保正确运行。

基于MATLAB的HOG+SVM图像二分类方法

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本研究采用MATLAB平台，结合HOG特征提取与SVM分类器，提出了一种高效的图像二分类算法，适用于多种视觉识别任务。在Matlab中实现的是图像的二分类任务，使用HOG（Histogram of Oriented Gradients）进行特征提取，SVM（Support Vector Machine）用于对提取到的特征进行分类。

利用MATLAB进行图像分类

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本项目介绍如何使用MATLAB工具箱进行图像分类研究，涵盖数据预处理、特征提取及机器学习模型训练等内容。此文件中的代码可以对图像进行分类，识别并区分出裂缝和孔洞等特征。

Python中使用SVM进行图像识别分类

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本项目运用Python语言及支持向量机(SVM)技术实现图像识别与分类，探索机器学习在视觉数据处理中的应用。在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的监督学习算法，常用于分类与回归任务。本项目将探讨如何使用Python实现SVM进行图像识别分类，并为初学者提供详尽的注释以方便理解。首先，我们需要了解SVM的基本原理：其核心在于寻找一个最优超平面来最大程度地分离不同类别的数据点；该超平面是两类样本间距离最大的边界。二维空间中可能是一条直线，在高维空间则是一个更高维度的面。通过使用核函数，SVM能够将低维的数据映射到高维的空间，使得原本线性不可分的数据变得可以线性分离。在图像识别任务中，第一步是提取图像特征，HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种常用的方法来捕捉图像中的形状和边缘信息。计算过程包括： 1. 尺度空间平滑：减少噪声影响。 2. 灰度梯度计算：确定每个像素的梯度强度与方向。 3. 梯度直方图构造：在局部区域（细胞单元）内统计不同方向上的灰度变化量。 4. 直方图归一化处理，以应对光照变化的影响。 5. 块级积累：将相邻的细胞单元组合成一个块，并重新排列和标准化其方向直方图，进一步提高对比度。 6. 特征向量构建：所有块的直方图被整合为全局特征向量。接着，我们可以利用这些HOG特征作为输入来训练SVM分类器。Python中常用的机器学习库Scikit-Learn提供了多种核函数的选择（如线性、多项式和RBF等），并支持设置相应的参数： 1. 加载数据集：通常使用预处理过的图像数据库，例如MNIST或CIFAR-10。 2. 准备数据：将图像转换为HOG特征，并将其分割成训练集与测试集。 3. 创建SVM模型：选择适当的核函数及其相关参数配置。 4. 训练模型：使用训练集对SVM进行拟合操作。 5. 验证与评估性能：在测试集中检验分类器的准确性、召回率和F1分数等指标的表现情况。 6. 应用模型：利用已经建立好的分类器来预测新的未知图像。在整个实现过程中，我们需要关注数据预处理步骤（如特征归一化）以及合适的参数选择策略（例如C值与γ值）。通过交叉验证方法可以有效找到最佳的超参数组合。本项目中的代码示例将详细展示上述各个阶段，并提供详细的注释来帮助初学者快速掌握SVM图像分类的技术细节和应用实践。

利用MATLAB进行树叶图像特征分类识别

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本研究运用MATLAB软件开发了一套基于图像处理技术的算法模型，专门用于分析和分类不同种类的树叶。通过提取树叶的独特形态与纹理特征，并结合机器学习方法实现高效准确的自动识别功能。基于MATLAB的树叶图像特征分类识别技术包括图像分析处理、分割、特征提取以及分类识别等多个环节。这项研究利用了MATLAB强大的计算能力和丰富的工具箱资源，对树叶图像进行深入的数据挖掘与模式识别，旨在提高自动化的植物学研究和生态监测效率。

利用MATLAB进行遥感图像分类

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本研究探讨了使用MATLAB软件平台对遥感影像实施分类的方法与技术，涵盖数据预处理、特征提取及多种分类算法的应用，旨在提升遥感图像分析精度和效率。图像处理与分类通常通过图像处理软件实现。对于遥感图像的算法分析，则需要深入学习相关技术。这里提供一个用MATLAB编写的简单图像处理程序示例，专门用于遥感图像分类。该程序简洁实用，非常适合初学者使用。

【图像识别】利用CNN的垃圾分类Matlab源码

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本项目提供了一套基于卷积神经网络（CNN）的垃圾分类系统Matlab实现代码。通过训练模型自动识别和分类垃圾图像，提高资源回收效率。适合环保科技领域的研究与应用开发。基于卷积神经网络(CNN)实现垃圾分类的Matlab源码。

基于HOG和SVM的图像二分类方法

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本研究提出了一种采用HOG特征与SVM算法相结合的方法进行图像二分类，有效提升了分类准确率。使用hog+svm进行图像二分类（MATLAB版本）需要安装libsvm工具箱，建议环境为MATLAB 2014a与libsvm 3.23。该方法包含正负样本集图片。