使用SVM算法实现玉米种子破损检测的Matlab代码

使用SVM算法实现玉米种子破损检测的Matlab代码

支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法，其在图像识别、语音识别等领域有着广泛的应用。本文介绍如何使用SVM算法实现玉米种子破损检测，并提供相应的Matlab代码。

一、数据集准备

我们使用公开的CORN.csv数据集，其中包含了1200张玉米种子的图片。每张图片都有对应的标签，用于表示该种子是否破损。我们将数据集按照70%的比例划分为训练集和30%的比例划分为测试集。

二、特征提取

由于玉米种子的形状、大小和颜色各异，因此需要对图片进行特征提取。在本文中，我们使用Histogram of Oriented Gradient (HOG)算法提取图像特征。

Matlab提供了方便的HOG特征提取函数hog()，可以直接使用。我们将训练集和测试集的图片分别进行HOG特征提取，得到对应的特征向量。

三、模型训练

使用提取的特征向量作为输入，将训练集的标签作为输出，训练一个SVM分类器。

Matlab提供了trainSVMClassifier()函数，可以方便地训练一个SVM分类器。我们将训练集的特征向量和标签作为输入，调整模型的超参数，训练出最终的SVM分类器。

四、模型测试

使用训练好的SVM分类器对测试集进行预测，并统计准确率。

Matlab提供了predict()函数，可以方便地对新数据进行分