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( p+ {; i$ {5 f! j! p识别问题：
) K0 g: p- [' S# l! M3 g0 B' n _+ s6 Q2 b" S1 ]" c
训练样本-> 特征提取-> 分类器-> 样本类别6 G6 \* ^3 J) u- b. ~
+ ?* s! w3 p1 T! x4 L. T- X 训练过程5 u8 d/ b+ k! g
2 y6 J& [1 J2 b2 n. o3 C
模式 -> 特征提取 -> 分类器 -> 模式类别
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识别过程, H) H3 }4 v, V! @
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最小距离分类器和模板匹配0 J9 ]: W2 V% h7 ` `7 p
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最小距离分类器实现源码
# v# O) i% b3 O1 x' [5 B
$ [1 Z3 x B4 \- 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)]# Q1 Z, m$ F2 {5 u. `4 n1 g8 D; r
4 g9 K' }5 ~2 C7 m" G+ Q" P; j
8 G9 {+ T4 k" q) L4 r8 V% G) _) Z# u8 e7 @/ a$ t
基于相关的 模板匹配: O2 {$ [' |/ q l1 n* v
- %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) `+ }6 j5 N8 g+ M9 O9 G; W5 [
) w3 R6 f8 R- `* S h5 M; D0 N6 O
V7 X5 a$ A) w* j
: ] ?0 P5 b' H: j
5 t! g5 A! K& q相关匹配计算效率源码
2 Z ^: ^# Z7 Q1 e9 @6 V' X8 M W+ X2 b- K! B( f% ?
- 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
5 C( h/ ]/ B' X3 x2 p
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% [ @. x' q7 j! w; z2 @6 E; w |
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发表于 2021-9-2 14:47
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