【B389】基于Matlab KNN+SVM的图像分类系统(GUI界面)

2022-07-26 10:36:42      索炜达电子      610     

文件编号:B389

文件大小:11M

开发环境:Matlab2016、2018、2020

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简要概述:语义分割就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签,使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务。随着现代生活的逐渐智能化,越来越多的应用需要从图像中推断出相关的语义信息进行后续处理,如增强现实、自动驾驶、视频监控等。所以,图像语义分割是数字图像处理和计算机视觉的一个重要应用,也是人工智能领域的重要分支。在图像语义分割之前,要对图像进行预处理和特征提取。本系统的流程为:第一步,导入需要检测的图片;第二步,对图像进行预处理。预处理可进行图像增强、图像平滑、图像锐化三类操作。第三步,对预处理后的图像进行特征提取。特征提取可进行形态学特征和边缘检测两类操作。第四步,对图像进行分类。本系统提供两种分类方法:KNN和SVM。分类后得到相应的准确率,并对其进行分析。

按需写作:

【B389】基于Matlab KNN+SVM的图像分类系统(GUI界面)

演示视频:

【B389】基于Matlab KNN+SVM的图像分类系统(GUI界面)

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运行效果:

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KNN图像分类

【B389】基于Matlab KNN+SVM的图像分类系统(GUI界面)

SVM图像分类

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文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频

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