基于卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的花卉图像识别

基于卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的花卉图像识别

花卉图像识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以应用于花卉分类、园艺研究、环境保护等方面。本文将介绍如何使用卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）来实现花卉图像识别，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要准备一个用于训练和测试的花卉图像数据集。可以使用公开的数据集，如Oxford 102花卉数据集。该数据集包含102个类别的花卉图像，每个类别大约有40张图像。我们将数据集分为训练集和测试集，通常采用70%的图像作为训练集，30%的图像作为测试集。

接下来，我们使用卷积神经网络（CNN）来提取花卉图像的特征。CNN是一种深度学习模型，通过一系列卷积层、池化层和全连接层来学习图像的特征表示。在MATLAB中，我们可以使用Deep Learning Toolbox来构建和训练CNN模型。

下面是一个使用MATLAB构建一个简单的CNN模型的示例代码：

layers = [
    imageInputLayer