基于计算机视觉的动物图像分类识别（附带MATLAB代码）

基于计算机视觉的动物图像分类识别（附带MATLAB代码）

在计算机视觉领域，图像分类是一个重要的任务，它可以将输入的图像自动分类到不同的预定义类别中。本文将介绍如何使用计算机视觉技术来实现动物图像分类识别，并附带MATLAB代码来演示这一过程。

动物图像分类识别是一个具有挑战性的问题，因为动物的外观特征和姿态可能会在不同的图像中有很大的变化。然而，使用计算机视觉技术和机器学习算法，我们可以训练一个模型来学习区分不同动物类别的特征。

首先，我们需要准备一个适用于动物图像分类的数据集。这个数据集应包含不同类别的动物图像，每个类别都有足够数量的样本。可以从互联网上的图像库中手动收集图像，或者使用现有的动物图像数据集。

接下来，我们将使用深度学习模型来进行动物图像分类。深度学习是一种机器学习方法，可以通过构建多层神经网络来学习图像中的特征。在本文中，我们将使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）作为我们的分类模型。

下面是一个使用MATLAB实现动物图像分类的示例代码：

% 步骤1：准备数据集
% 假设数据集存储在animal_dataset文件夹中，每个类别一