使用MATLAB实现图像的识别,这是MATLAB官网上面的例子,学习一下. http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/image-category-classification-using-bag-of-features.html 这个算法叫做a bag of features approach for image category classification,用于识别小图片里面的是小狗.小猫.还是火车.船等. 首先要下载原材料,用于训练 % L…

引言:一个MV视频是有很多帧图像组合而成的,而一支MV是有多少个分镜头场景组合而成的呢?由MATLAB如何自动实现? 以<Love You Like A Love Song>的MV为例(这里合成帧设置为了12帧/秒,选择合成-->添加到渲染队列-->输出设置为JPEG序列-->点击渲染 一共2640张图片) 导入MATLAB 根据图像相似性进行分类(两两对比,一次对比,如果两帧不相似而且与前面几类都不相似,就新建一类,看总共可以分为几类.每一类有多少帧,哪里帧.) 视频分析-…

FIRST & BEST SOLUTION clear all; clc; I_rgb=imread('dog.jpg'); figure();imshow(I_rgb);title('原始图像'); %去噪 filter=ones(5,5); filter=filter/sum(filter(:)); denoised_r=conv2(I_rgb(:,:,1),filter,'same'); denoised_g=conv2(I_rgb(:,:,2),filter,'same'); denoi…

Train Stacked Autoencoders for Image Classification 1. 加载数据到内存 [train_x, train_y] = digitTrainCellArrayData; % 并随机选择显示 100 副图像, n = 100; idx = randi([1, size(train_x, 2)], n); for i=1:n subplot(10, 10, i), imshow(train_x{idx(i)}); end 2. 定义并训练 autoen…

此篇讲述在matlab中,如何将训练好的model用于图像分类.将以mnist为例,主要用到caffe-master\matlab\demo 下的classification_demo.m ,可参考我之前的博客 [caffe-windows] caffe-master 之 classfication_demo.m 超详细分析 (http://blog.csdn.net/u011995719/article/details/54135189) 首先贴大神的博客:http://blog.csdn.n…

2010年11月19日 ⁄ 技术, 科研 ⁄ 共 1296字 ⁄ 评论数 26 ⁄ 被围观 4,150 阅读+ 由于自己以前发过一篇文章讲bow特征的matlab代码的优化的<Bag-Of-Words中K-Means聚类的效率优化>,其中的代码也用过Spatial Pyramid Code的代码里面的几个函数,不过大部分还是根据本地的需要,根据大数据量计算的需要自己整合修改的,经过不少同学的改错,现在已经基本没有错误了,注释没怎么写,以后慢慢补上,如果有什么问题可以交流. 下载地址是我的实验室…

前言,好久不见,大家有没有想我啊.哈哈.今天我们来随便说说卷积神经网络. 1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用,卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积,从图像像素中提取图像特征,这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式.另外,卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小,简化了网络模型,提高了训练的效率. 2 卷积神经网络的架构 卷积神经网络与原始神经网络有什么区别呢,现在我分别给他们的架构图. 图 1 普通深度…

想自己动手写一个CNN很久了,论文和代码之间的差距有一个银河系那么大. 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念是指convolution+pooling,有些地方会把convolution和pooling分别作为两层看待. 1.CNN的结构 这个两层CNN的结构如下: 图一…

一个朋友让帮忙做图像分类,用FCM聚类算法,网上查了一下,FCM基本都是对一幅图像进行像素的分类,跟他说的任务不太一样,所要做的是将一个文件夹里的一千多幅图像进行分类.图像大概是这个样子的(是25*25的小图像): 自己写太麻烦,我花了些时间在GitHub上找了FCM的算法,有一个比较合适的算法,链接如下:https://github.com/HosseinAbedi/FCM ,这个代码本来是用FCM处理鸢尾花分类的,输入是鸢尾花的四个特征,输出是三个预测类别.因为图像就是矩阵,矩阵也是多维向量…

算法没有和图像处理直接相关,不过对于图像分类中的模式识别相关算法,也许会用到这个优化算法. 算法步骤: 1.首先确定粒子个数与迭代次数. 2.对每个粒子随机初始化位置与速度. 3.采用如下公式更新每个粒子的位置与速度. Px=Px+Pv*t; %位置更新公式 Pv=Pv+(c1*rand*(Gx-Px))+(c2*rand*(PBx-Px)); %速度更新公式 这里c1和c2是加速因子,和梯度下降算法那里的加速因子我感觉很类似. Gx是粒子群中最佳粒子的位置,PBx为当前粒子最佳位置. 4.每次…