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2 v0 J5 O& p ]/ {识别问题：
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0 l1 `, s! U& v$ y; _. z6 r/ @+ d 训练样本-> 特征提取-> 分类器-> 样本类别
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) Q, y9 ]+ W* Z3 s; x5 O 训练过程
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模式 -> 特征提取 -> 分类器 -> 模式类别
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识别过程/ k) z1 C, j! u) m& g5 M
1 _% `7 z# H L2 d L 最小距离分类器和模板匹配
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4 b- m; n! ?# |; C9 Y y最小距离分类器实现源码# S% B+ x8 G' L$ A
; K" c: a* [4 ^( S% h
- 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)]
! t9 [: L2 `& N& L
' a) g1 ~0 I! E1 A( g
0 z% t" T/ t- g. z' a) R, d" S! a2 s. J, y! Z) R. W5 s5 [1 u+ c3 A
基于相关的 模板匹配; n: y( W0 m- f
- %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% g& C* O$ s/ x9 z( r+ G
8 t; f% s0 N3 l# w$ _
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1 V7 @# E+ C& k' A6 m8 k8 t1 i' S. e4 L. e
相关匹配计算效率源码6 _/ Z- J }# S: g
& C2 j5 r1 Z! }+ I: G3 @6 t0 b- 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 |- S' f7 F1 {
& R- z1 U; r; `3 \( Y; S
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发表于 2021-9-2 14:47
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