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搜索资源 - feature extraction from image matlab
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来自澳大利亚Qeensland大学的计算机视觉Matlab工具箱。
This Toolbox provides a number of functions that are useful in computer vision,
machine vision and related areas. It is a somewhat eclectic collection reflecting
the author s personal interest in areas of photo
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这是一个用MATLAB做的基于矩特征的图像特征提取,值得借鉴-This is a done using MATLAB moment characteristics based on image feature extraction, is worth learning from
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以数字与字母识别系统的基本处理流程为主线,从待识别数据的获取入手,通过预处理、特征的提取与选择,到分类器的设计等部分都进行了较为详尽的分析与研究,MATLAB仿真实验表明;采用最小距离法对所给出的一组数字及字符图片进行不同的分块识别,最终得出分8块识别率为85.71 ;分16块识别率为95.71 ;分20块识别率为95 ;具有较高的识别率。-The basic process flow of the numbers and letters recognition system as the ma
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[原创]混沌分析,聚类分析,支持向量机,群体智能优化,深度学习(卷积神经网络)Matlab工具箱全开源版本下载
作者: 陆振波
毕业院校:海军工程大学,船舶与海洋工程(水声工程),博士
精通方向:信号处理,图像处理,人工智能,模式识别,支持向量机,深度学习,机器学习,机器视觉,群体智能,非线性与混沌,Matlab与VC++混编,大数据
擅长技能:团队激励,战略规划,企业文化,组织架构,C,C++,Matlab,OpenCV,并行计算,图像处理,智能视觉,卷积神经网络,人脸检测,行
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The aims to give the students the fundamentals of digital image processing,
covering topics from the following list: image models and physical imaging systems;
visual perception; rendering systems; linear filtering; linear transforms; mathematical
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随着科学技术的飞速发展,机器学习与人工智能技术的不断创新,人们对特定信息检索的需求逐渐增加,使得如何对资源进行合理有效的分类成为一个关键问题。近几年来,基于内容的图像分类的研究焦点主要集中在自然图像的场景分类和物体分类两个方面,大多采用有监督学习方法,通过对底层特征建模和中间语义分析来实现分类。
本文基于Libsvm的图像分类研究及实现,主要针对的是物体分类这一方面,选用了五类水果作为分类研究的对象。对图像进行分类的大体步骤主要包括采集图像样本(主要从Web上获取)、图像预处理(如截成大小一致
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植物虫害检测(GUI,注释,svm算法)
该课题为基于MATLAB SVM方法的植物病害检测系统,带GUI界面,可以识别多种被虫害侵蚀的植物叶子,输出结果。带论文和详细注释。
train 对黄瓜子文件夹所有图片提取 颜色矩特征和gabor纹理特征,然后svm训练
test 对测试图像灰度化,滤波,提取 颜色矩特征和gabor纹理特征,然后svm模型测试,输出类别
colorMom.m 颜色矩特征提取
Gabor_palm.m gabor纹理特征提取(Plant pe
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