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matlab图像分割迭代算法的手写程序
2013-12-26 11:38:55该matlab程序实现了图像分割中使用迭代算法自动阈值分割,经过检验,代码详细。 -
matlab图像与视频处理实用案例详解
2017-06-07 18:24:51《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例(含可运行程序),涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、... -
MATLAB图像与视频处理实用案例详解 完整版 pdf
2018-08-24 10:59:57《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例(含可运行程序),涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、... -
【手写数字识别】基于matlab PCA手写数字识别【含Matlab源码 309期】
2021-02-16 14:48:01PCA算法是基于图像重构的方法进行图像特征识别的。内有训练样本、多个测试图片以及文档说明。 识别步骤: ① 选择训练样本 ② 计算样本平均数字特征,数字特征空间 ③ 读取待识别数字,进行连通分量分割,确定需要...一、简介
PCA算法是基于图像重构的方法进行图像特征识别的。内有训练样本、多个测试图片以及文档说明。
识别步骤:
① 选择训练样本
② 计算样本平均数字特征,数字特征空间
③ 读取待识别数字,进行连通分量分割,确定需要识别数字个数
④ 通过判别式进行分类二、源代码
clear all clc close all % 选择训练数据、测试数据路径(即目录TrainData和TestData) TrainDatabasePath = uigetdir('D:\Program Files\MATLAB\R2007b\work', '选择[训练数据]路径' ); TestDatabasePath = uigetdir('D:\Program Files\MATLAB\R2007b\work', '选择[测试数据]路径'); prompt = {'输入测试图像名字(1、2):'}; dlg_title = 'PCA识别输入'; num_lines= 1; def = {'1'}; TestImage = inputdlg(prompt,dlg_title,num_lines,def); TestImage = strcat(TestDatabasePath,'\',char(TestImage),'.jpg'); im = imread(TestImage); T = CreateDatabase(TrainDatabasePath);%创建测试数据库 [m, A, EigenPos] = PCA(T); OutputName = Recognition(TestImage, m, A, EigenPos);%识别输出匹配图像 SelectedImage = strcat(TrainDatabasePath,'\',OutputName); SelectedImage = imread(SelectedImage); imshow(im) title('测试图像'); figure,imshow(SelectedImage); title('等价图像'); unction OutputName = Recognition(TestImage, m, A, EigenPos) % 识别操作:比较两图像,通过将图像映射到特征空间,并测量两者间的欧式距离 % 参数:TestImage 输入测试图像路径 % m (M*Nx1) 训练数据库的均值 % EigenPos (M*Nx(P-1)) 训练数据的协方差矩阵特征向量 % A (M*NxP) 居中的图像向量矩阵 % 返回:OutputName 训练数据库中被识别出来的图像名字 % 所有居中的图像通过乘以Eigenfaces来进行映射,每一副图的映射向量将是对应的特征向量 ProjectedImages = []; Train_Number = size(EigenPos,2); for i = 1 : Train_Number temp = EigenPos'*A(:,i); %居中的图像映射 ProjectedImages = [ProjectedImages temp]; end % 从测试图像中提取出PCA特征 InputImage = imread(TestImage); temp = InputImage(:,:,1); [irow icol] = size(temp); Difference = double(InImage)-m; % 居中的测试图像 ProjectedTestImage = EigenPos'*Difference; % 测试图像特征向量 % 计算被映射的测试图像与所有居中的训练图像投影之间的欧式距离 % 设定测度图像与训练数据库中相应图像有最小距离 Euc_dist = []; for i = 1 : Train_Number q = ProjectedImages(:,i); temp = ( norm( ProjectedTestImage - q ) )^2; Euc_dist = [Euc_dist temp]; end
三、运行结果
四、备注
完整代码或者代写添加QQ 1564658423
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MATLAB图像与视频处理实用案例详解试读样章
2015-03-26 09:48:36详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例(含可运行程序),涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符... -
MATLAB图像与视频处理实用案例详解.刘衍琦 詹福宇编
2018-03-28 14:27:59扫描完整版带书签 <br/>《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例(含可运行程序),涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码... -
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》完整版书籍(含代码).zip
2019-06-13 14:23:51《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例(含可运行程序),涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、... -
[网盘]MATLAB图像与视频处理实用案例详解.刘衍琦 詹福宇编
2018-03-21 14:33:35扫描完整版带书签 <br/>《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例(含可运行程序),涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码... -
[网盘]MATLAB图像与视频处理实用案例详解.刘衍琦 詹福宇编.2018_03_17
2018-03-17 17:04:32扫描完整版带书签 <br/>《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例(含可运行程序),涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码... -
基于PCA算法的手写数字识别(matlab)
2020-07-03 17:22:56PCA算法是基于图像重构的方法进行图像特征识别的。内有训练样本、多个测试图片以及文档说明。 识别步骤: ① 选择训练样本 ② 计算样本平均数字特征,数字特征空间 ③ 读取待识别数字,进行连通分量分割,确定需要... -
【模式识别】基于PCA手写数字识别matlab 源码
2021-02-18 19:12:05PCA算法是基于图像重构的方法进行图像特征识别的。内有训练样本、多个测试图片以及文档说明。 识别步骤: ① 选择训练样本 ② 计算样本平均数字特征,数字特征空间 ③ 读取待识别数字,进行连通分量分割,确定需要...一、简介
PCA算法是基于图像重构的方法进行图像特征识别的。内有训练样本、多个测试图片以及文档说明。
识别步骤:
① 选择训练样本
② 计算样本平均数字特征,数字特征空间
③ 读取待识别数字,进行连通分量分割,确定需要识别数字个数
④ 通过判别式进行分类二、源代码
clear all clc close all % 选择训练数据、测试数据路径(即目录TrainData和TestData) TrainDatabasePath = uigetdir('D:\Program Files\MATLAB\R2007b\work', '选择[训练数据]路径' ); TestDatabasePath = uigetdir('D:\Program Files\MATLAB\R2007b\work', '选择[测试数据]路径'); prompt = {'输入测试图像名字(1、2):'}; dlg_title = 'PCA识别输入'; num_lines= 1; def = {'1'}; TestImage = inputdlg(prompt,dlg_title,num_lines,def); TestImage = strcat(TestDatabasePath,'\',char(TestImage),'.jpg'); im = imread(TestImage); T = CreateDatabase(TrainDatabasePath);%创建测试数据库 [m, A, EigenPos] = PCA(T); OutputName = Recognition(TestImage, m, A, EigenPos);%识别输出匹配图像 SelectedImage = strcat(TrainDatabasePath,'\',OutputName); SelectedImage = imread(SelectedImage); imshow(im) title('测试图像'); figure,imshow(SelectedImage); title('等价图像'); unction OutputName = Recognition(TestImage, m, A, EigenPos) % 识别操作:比较两图像,通过将图像映射到特征空间,并测量两者间的欧式距离 % 参数:TestImage 输入测试图像路径 % m (M*Nx1) 训练数据库的均值 % EigenPos (M*Nx(P-1)) 训练数据的协方差矩阵特征向量 % A (M*NxP) 居中的图像向量矩阵 % 返回:OutputName 训练数据库中被识别出来的图像名字 % 所有居中的图像通过乘以Eigenfaces来进行映射,每一副图的映射向量将是对应的特征向量 ProjectedImages = []; Train_Number = size(EigenPos,2); for i = 1 : Train_Number temp = EigenPos'*A(:,i); %居中的图像映射 ProjectedImages = [ProjectedImages temp]; end % 从测试图像中提取出PCA特征 InputImage = imread(TestImage); temp = InputImage(:,:,1); [irow icol] = size(temp); Difference = double(InImage)-m; % 居中的测试图像 ProjectedTestImage = EigenPos'*Difference; % 测试图像特征向量 % 计算被映射的测试图像与所有居中的训练图像投影之间的欧式距离 % 设定测度图像与训练数据库中相应图像有最小距离 Euc_dist = []; for i = 1 : Train_Number q = ProjectedImages(:,i); temp = ( norm( ProjectedTestImage - q ) )^2; Euc_dist = [Euc_dist temp]; end
三、运行结果
四、备注
完整代码或者代写添加QQ1575304183
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【模式识别】PCA手写数字识别【Matlab 240期】
2021-02-17 19:37:51PCA算法是基于图像重构的方法进行图像特征识别的。内有训练样本、多个测试图片以及文档说明。 识别步骤: ① 选择训练样本 ② 计算样本平均数字特征,数字特征空间 ③ 读取待识别数字,进行连通分量分割,确定需要...一、简介
PCA算法是基于图像重构的方法进行图像特征识别的。内有训练样本、多个测试图片以及文档说明。
识别步骤:
① 选择训练样本
② 计算样本平均数字特征,数字特征空间
③ 读取待识别数字,进行连通分量分割,确定需要识别数字个数
④ 通过判别式进行分类二、源代码
clear all clc close all % 选择训练数据、测试数据路径(即目录TrainData和TestData) TrainDatabasePath = uigetdir('D:\Program Files\MATLAB\R2007b\work', '选择[训练数据]路径' ); TestDatabasePath = uigetdir('D:\Program Files\MATLAB\R2007b\work', '选择[测试数据]路径'); prompt = {'输入测试图像名字(1、2):'}; dlg_title = 'PCA识别输入'; num_lines= 1; def = {'1'}; TestImage = inputdlg(prompt,dlg_title,num_lines,def); TestImage = strcat(TestDatabasePath,'\',char(TestImage),'.jpg'); im = imread(TestImage); T = CreateDatabase(TrainDatabasePath);%创建测试数据库 [m, A, EigenPos] = PCA(T); OutputName = Recognition(TestImage, m, A, EigenPos);%识别输出匹配图像 SelectedImage = strcat(TrainDatabasePath,'\',OutputName); SelectedImage = imread(SelectedImage); imshow(im) title('测试图像'); figure,imshow(SelectedImage); title('等价图像'); unction OutputName = Recognition(TestImage, m, A, EigenPos) % 识别操作:比较两图像,通过将图像映射到特征空间,并测量两者间的欧式距离 % 参数:TestImage 输入测试图像路径 % m (M*Nx1) 训练数据库的均值 % EigenPos (M*Nx(P-1)) 训练数据的协方差矩阵特征向量 % A (M*NxP) 居中的图像向量矩阵 % 返回:OutputName 训练数据库中被识别出来的图像名字 % 所有居中的图像通过乘以Eigenfaces来进行映射,每一副图的映射向量将是对应的特征向量 ProjectedImages = []; Train_Number = size(EigenPos,2); for i = 1 : Train_Number temp = EigenPos'*A(:,i); %居中的图像映射 ProjectedImages = [ProjectedImages temp]; end % 从测试图像中提取出PCA特征 InputImage = imread(TestImage); temp = InputImage(:,:,1); [irow icol] = size(temp); Difference = double(InImage)-m; % 居中的测试图像 ProjectedTestImage = EigenPos'*Difference; % 测试图像特征向量 % 计算被映射的测试图像与所有居中的训练图像投影之间的欧式距离 % 设定测度图像与训练数据库中相应图像有最小距离 Euc_dist = []; for i = 1 : Train_Number q = ProjectedImages(:,i); temp = ( norm( ProjectedTestImage - q ) )^2; Euc_dist = [Euc_dist temp]; end
三、运行结果
四、备注
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【图像变换】DIBR-3D之图像变换【Matalb 094期】
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【图像去噪】基于GUI界面之图像滤波去噪【Matlab 133期】
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【图像分割】RGB HSV YCbCr Lab颜色空间人脸检测之图像分割【Matlab 174期】
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【模式识别】基于GUI界面的火灾检测【Matlab 230期】
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【模式识别】二值膨胀差分和椒盐滤波之教室内人数识别系统【Matlab 232期】
【小波变换】基于GUI界面DWT与SVD算法的数字水印 【Matlab 233期】
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【模式识别】基于GUI贝叶斯最小错误率手写数字识别【Matlab 239期】 -
神经网络学习(六)MNIST手写字识别 --- Matlab实现
2018-03-15 20:49:40系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解,仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处...我们将⽤按照该教程相同的数据分割方法,将60,000个图像的 MNIST 训练集分成两个部分:⼀部分包含50,000个...系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解,仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处。代码见github
MNIST数据
MNIST 数据集作为入门数据集, 很多教程都有所介绍。我们这里利用的数据是从neural networks and deep learning教程获得到。我们将⽤按照该教程相同的数据分割方法,将60,000个图像的 MNIST 训练集分成两个部分:⼀部分包含50,000个图像的训练集(train_data),⽤来训练我们的神经⽹络,标签为1X10的向量(用argmax函数可以获得对应数字,matlab中需减去1),和⼀个单独的10,000个图像的验证集(validation_data),它的标签是一个标量数字。另外的10000个验证数据(test_data)暂时未使用。适合于Matlab使用的mat格式的数据可以在这里下载到(没有积分的朋友可私信我)。
试验
本节程序可以在这里下载到。
第三节实现的程序稍加修改就可以直接应用到MNIST手写字的识别上,隐层我们使用ReLU激活函数,输出层利用sigmoid函数。下面是网络结构为 [784 30 10],学习速率为2,子数据集大小为100时的训练结果:我们可以看到在训练到5000次时,识别率达到95.96%。后面我们会反复对这个数据进行试验,进一步提高识别精度。下面是网络结构为 [784 30 30 10]的训练结果
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MATLAB神经网络43个案例分析
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matlab常用代码大全科研神器
2016-11-08 23:16:03第18章 基于SVM的图像分割-真彩色图像分割 第19章 基于SVM的手写字体识别 第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用 第21章 自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测 第22章 SOM神经网络... -
MATLAB 神经网络43个案例分析
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[毕业设计]手写数字识别系统设计与实现
2016-03-20 20:30:30文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍,包括二值化、噪声处理、图像分割、归一化、细化等图像处理方法;其次,探讨了数字字符特征向量的提取;最后采用了bp神经网络算法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的... -
论文研究 - 使用神经网络的手写数字和字母字符识别和签名验证
2020-05-26 22:45:58该系统包括多个阶段,例如图像预处理,后处理,分割,所需字符和签名数量的检测,特征提取以及最后的神经网络识别。 首先,在将扫描图像转换成灰色图像之后,对扫描图像进行过滤。 然后应用图像裁剪方法来检测签名... -
《MATLAB机器视觉与深度学习实战》 配套代码(01-15)
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《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据
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《MATLAB 神经网络43个案例分析》包含代码和测试数据
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MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据.
2015-01-18 16:32:33第18章 基于SVM的图像分割-真彩色图像分割 第19章 基于SVM的手写字体识别 第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用 第21章 自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测 第22章 SOM神经网络... -
《MATLAB计算机视觉与深度学习实战详例(代码合集1-30)完美版.zip
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MatConvNet的简单介绍和手写识别运用
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基于BP神经网络的手写体数字识别系统
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