【PR学习笔记三】用SVM工具箱实现水天线检测

最新推荐文章于 2023-11-08 22:13:12 发布

Vincent_91

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：模式识别图像处理文章标签： matlab SVM 图像处理模式识别

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weiweigfkd/article/details/23395457

本文介绍了如何利用Steven Gunn编写的纯MATLAB SVM工具箱，对水面图像进行分类，以检测水天线。目前展示了分类的可视化结果，后续计划进行标注优化。在i5处理器、4GB内存的设备上运行该算法耗时约三分钟，可能效率较低。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

要求对一幅水面图像用SVM实现分类，检测出水天线

下面的实现中用到steven gunn编写的纯matlab版svm工具箱

close all;
f = imread('水天线原图.jpg');
imshow(f);
title('鼠标左键点天空,鼠标中键点陆地，鼠标右键点水，Enter完成输入');
[x,y,button] = ginput; %读取鼠标点击坐标值和类型
% trNum1 = size  ？怎样分别统计天空陆地和水面的训练样本个数
[trNum, n] = size(x); % 统计训练样本个数
[row, colum, value] = size(f);


% fR = f(:,:,1);
% fG = f(:,:,2);
% fB = f(:,:,3);


trX = zeros(trNum,3); %训练向量初始化
trY = zeros(trNum); %训练类别初始化
figure,
subplot(1,2,1);
title('训练样本分布');
hold on
for i=1:trNum;
    trX(i,:) = [f(round(y(i)),round(x(i)),1),f(round(y(i)),round(x(i)),2),f(round(y(i)),round(x(i)),3)]