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, G* s7 Z) e- `/ _识别问题：
+ m; @; I5 A5 G2 Y. [: N! ]+ j$ }+ Q& [/ k6 e
训练样本-> 特征提取-> 分类器-> 样本类别
' i; E t; l5 e5 y) p+ W! H D- {6 y8 u% L7 B! r9 y
训练过程
4 }* ]8 ~5 ~2 R( H, m. i+ m( N- t, Z9 q4 X+ ` u! b" G. _ g
模式 -> 特征提取 -> 分类器 -> 模式类别" @# |8 ?9 t0 Y- O7 z: i& X, S
2 l0 X6 M0 G# s
识别过程5 O. s; x+ N! x# z
8 z, p, s- S# @7 Y* Y) E4 M 最小距离分类器和模板匹配
1 Y/ d7 S8 H: K( s# q
8 U( A' Y# ?1 i最小距离分类器实现源码 j5 S8 R7 H8 c/ p3 }
, _# P1 u1 I' V& r3 W: a4 T- clear all load fisheriris %载入Matlab自带的鸢尾属植物数据集 % 每类的前40个样本用于生成代表该类的模板，后10个作为独立的测试样本 m1 = mean( meas(1:40, ：) ); %第1类的前40个样本的平均向量 m2 = mean( meas(51:90, ：) ); %第2类的前40个样本的平均向量 m3 = mean( meas(101:140, ：) ); %第3类的前40个样本的平均向量 % 测试样本集 Test = [meas(41:50, ：); meas(91:100, ：); meas(141:150, ：)]; % 测试样本集对应的类别标签 classLabel(1:10) = 1; classLabel(11:20) = 2; classLabel(21:30) = 3; % 利用最小距离分类器分类测试样本 class = zeros(1, 30); %类标签 for ii = 1:size(Test, 1) d(1) = norm(Test(ii, ：) - m1); %与第１类的距离 d(2) = norm(Test(ii, ：) - m2); %与第２类的距离 d(3) = norm(Test(ii, ：) - m3); %与第３类的距离 [minVal class(ii)] = min(d); %计算最小距离并将距离样本最短的类赋给类标签数组 class end % 测试最小距离分类器的识别率 nErr = sum(class ~= classLabel); rate = 1 - nErr / length(class); strOut = ['识别率为', num2str(rate)]3 c# p8 r; _; Y5 i
5 q5 `2 u! Z+ m" ?. m. g9 w W" P& j+ H- |2 R$ E
( n+ a5 W& m8 H, g; }+ o9 }
基于相关的 模板匹配0 R3 u5 l$ z0 U B( d
- %function Icorr = imcorr(I, w) % function Icorr = imcorr(I, w, ) % 计算图像 I 与子模式 w 的相关响应，并提示最大的响应位置 % % Input：I - 原始图像 % w - 子图像 % % Output：Icorr - 响应图像 I=imread('patterns.bmp'); w=imread('pat1.bmp'); figure,imshow(w); [m, n] = size(I); [m0, n0] = size(w); Icorr = zeros(m-m0+1, n-n0+1); %为响应图像分配空间 vecW = double( w(：) ); %按列存储为向量 normW = norm(vecW); %模式图像对应向量的模 for ii = 1:m-m0+1 for jj = 1:n-n0+1 subMat = I(ii:ii+m0-1, jj:jj+n0-1); vec = double( subMat(：) ); %按列存储为向量 Icorr(ii, jj) = vec' * vecW / (norm(vec)*normW+eps); %计算当前位置的相关 end end % 找到最大响相应位置 [iMaxRes, jMaxRes] = find(Icorr == max( Icorr(：) ) ); figure, imshow(I); hold on for ii = 1:length(iMaxRes) plot(jMaxRes(ii), iMaxRes(ii), 'w*'); plot([jMaxRes(ii), jMaxRes(ii)+n0-1], [iMaxRes(ii), iMaxRes(ii)], 'w-' ); plot([jMaxRes(ii)+n0-1, jMaxRes(ii)+n0-1], [iMaxRes(ii), iMaxRes(ii)+m0-1], 'w-' ); plot([jMaxRes(ii), jMaxRes(ii)+n0-1], [iMaxRes(ii)+m0-1, iMaxRes(ii)+m0-1], 'w-' ); plot([jMaxRes(ii), jMaxRes(ii)], [iMaxRes(ii), iMaxRes(ii)+m0-1], 'w-' ); end, y. V' F* G* L/ l
) s9 R. k& H, \0 q$ m) i @( m1 L) Q. I
8 K" v6 Q! {4 y1 H- Z4 [8 \# P
# I3 j8 r4 m1 M1 s0 X
8 N0 p6 L: j& i! B相关匹配计算效率源码# R0 S; p) Z& J f1 q/ G
' S- X; E+ Q+ [- L2 s- function Icorr = dftcorr(I, w) % function Icorr = dftcorr(I, w) % 在频域下计算图像 I 与子模式 w 的相关响应，并提示最大的响应位置 % % Input：I - 原始图像 % w - 子图像 % % Output：Icorr - 响应图像 I = double(I); [m n] = size(I); [m0 n0] = size(w); F = fft2(I); w = conj(fft2(w, m, n)); %w 频谱的共轭 Ffilt = w .* F; %频域滤波结果 Icorr = real(ifft2(Ffilt)); %反变换回空域 % 找到最响相应位置 [iMaxRes, jMaxRes] = find(Icorr == max( Icorr(：) ) ); figure, imshow(I, []); hold on for ii = 1:length(iMaxRes) plot(jMaxRes(ii), iMaxRes(ii), 'w*'); plot([jMaxRes(ii), jMaxRes(ii)+n0-1], [iMaxRes(ii), iMaxRes(ii)], 'w-' ); plot([jMaxRes(ii)+n0-1, jMaxRes(ii)+n0-1], [iMaxRes(ii), iMaxRes(ii)+m0-1], 'w-' ); plot([jMaxRes(ii), jMaxRes(ii)+n0-1], [iMaxRes(ii)+m0-1, iMaxRes(ii)+m0-1], 'w-' ); plot([jMaxRes(ii), jMaxRes(ii)], [iMaxRes(ii), iMaxRes(ii)+m0-1], 'w-' ); end
2 [9 _3 x* G" O+ u
. ]) q+ S1 h8 t F; t
3 x9 E B/ E/ v8 W
5 K4 \' x \/ m2 R7 M P2 w0 D( z6 e# t |
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发表于 2021-9-2 14:47
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