基于MATLAB的图像纹理检测和SVM路面状况分类

基于MATLAB的图像纹理检测和SVM路面状况分类

介绍：
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像纹理检测，并将其与支持向量机（SVM）算法相结合，实现对路面状况的分类。图像纹理是图像中的局部空间统计特征，通过提取纹理特征，我们可以对不同类型的图像进行分类和识别。而SVM算法是一种常用的机器学习分类方法，可以用于将图像纹理特征映射到不同的类别。

步骤：

1. 导入图像：首先，我们需要导入用于纹理检测和分类的图像。在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像。

image = imread('image.jpg');

2. 灰度共生矩阵（GLCM）：灰度共生矩阵是描述图像纹理特征的一种常用方法。它通过计算图像中不同像素对之间的灰度值关系来捕捉纹理信息。在MATLAB中，可以使用graycomatrix函数计算图像的灰度共生矩阵。

gray_image