当前位置: 首页 > news >正文

Matlab批量提取图片特征向量

最近matlab数字图像处理课程需要,对上千张训练集测试集图片进行批量的特征提取,作为 SVM的输入。

所以就有了用matlab来批量提取图像特征向量,并保存,方便后续使用。

批量提取函数:

 % 函数返回参数% 分类列向量Categorys, 和 特征向量矩阵Features, 也会自动将两个变量保存在  saveMatName 文件内   % 使用示例% 提取 train训练集特征和分类%     [Categorys,Features]=extractAndSaveFeatures('train.mat', sourceFolderPath, saveMatPath)%     load('train.mat',  '-mat');%     p_Trains_Categorys =Categorys ;  %取分类  1列向量 %     p_Trains_Features  =Features  ;  %取特征  一行对应一张图全部特征,一列对应一类特征% 提取 test测试集特征和分类%     [Categorys,Features]=extractAndSaveFeatures('test.mat', sourceFolderPath, saveMatPath)%     load('test.mat',  '-mat');%     p_Test_Categorys =Categorys ;  %取分类  1列向量 %     p_Test_Features  =Features  ;  %取特征  一行对应一张图全部特征,一列对应一类特征function [ Categorys, Features ]=extractAndSaveFeatures(saveMatName, sourceFolderPath, saveMatPath)addRootSonDir( ); % 确保依赖函数 已经添加到目录if nargin < 3   saveMatPath = '';  end %应该是存放在工作区目录下% 函数输入参数% saveMatName       % 保存的最后结果文件名        mat类型文件名如 train.mat% sourceFolderPath  % 原始文件路径                绝对路径 如 J:/test% savePath          % 保存mat文件变量路径         绝对路径 % 函数返回参数% 分类列向量Categorys, 和 特征向量矩阵Features, 也会自动将两个变量保存在  saveMatName 文件内%% 参数设置sizeA = 96; sizeB = 96; % 每一张图都为这么大统一处理  长宽调整为a*b  %% 处理开始,获取全部文件列表fileList = dir(fullfile(sourceFolderPath, '*.png'));% 获取文件夹中所有文件的列表 %% 先单张读取,确定特征长度; 先单张读取,确定特征长度; 先单张读取,确定特征长度;              fileName = fileList(1).name;[~, name, ~] = fileparts(fileName);path = fullfile(sourceFolderPath, fileName);img = imread(path); img = imresize(img, [sizeA, sizeB]);HogFeatures = extractHOGFeatures(img);  %执行HOG特征提取 确保批量提取和这里一致,RGBFeatures = GetColorHist(img);        %执行RBG特征提取HogLength = size(HogFeatures,    2); %下面用到 这张图片特征向量长度 作为每个张的长度RGBLength = size(RGBFeatures,    2);fprintf('提取%s开始\n',saveMatName);fprintf(' 1.保存文件:%s\n',fullfile(saveMatPath, saveMatName));fprintf(' 2.提取文件的源目录:%s\n',sourceFolderPath);fprintf(' 3.批量处理图片的大小:长*宽= %d × %d\n', sizeA, sizeB);fprintf(' 4.每张图特征向量的长度: Hog:%d  RGB:%d\n', HogLength, RGBLength);%%   批量提取 批量提取 批量提取 批量提取 批量提取  批量提取 批量提取% 初始化存储数据的向量矩阵fileNums = length(fileList);Categorys = zeros(fileNums, 1);Features  = zeros(fileNums,  HogLength+RGBLength);dispStr = sprintf('进度:%6d/%6d', 0, 0);
clearStr= [repmat('\b', 1, numel(dispStr)), '%s'];
fprintf(dispStr);for i = 1:fileNumsif mod(i, 150) == 0fprintf(clearStr);fprintf('进度:%6d/%6d', i, fileNums);endfileName = fileList(i).name;[~, name, ~] = fileparts(fileName);NameFirts_Part = strsplit(name, '_');%切割出文件名第一段数字作为分类编号Categorys(i, 1) = str2double(NameFirts_Part{1});% 收集分类 本张图片img = imread(fullfile(sourceFolderPath, fileName));img = imresize(img, [sizeA, sizeB]); % 读取图片并调整大小为512x512HogFeatures   = extractHOGFeatures(img);  % 执行HOG特征提取RGBFeatures   = GetColorHist(img);        % 执行RBG特征提取 for j = 1:HogLength % 收集HOG特征向量Features(i,  j) = HogFeatures(:, j);%添加endfor j = 1:RGBLength % 收集RGB特征向量Features(i, HogLength+j) = RGBFeatures(:, j);%添加endend % for循环处理每张图 endfprintf(clearStr);fprintf('进度:%6d/%6d, 完成99%%。\n', i, fileNums);save(fullfile(saveMatPath, saveMatName), 'Features', 'Categorys');% 保存数据为 文件,  在其他.m文件中直接 加载这个可调用变量fprintf('本轮提取完成,%s保存成功\n------\n',saveMatName);
end% 如果导入的多个文件中存在同名的变量,会导致冲突。
% 当使用load函数加载多个文件时,如果文件中存在同名的变量,
% 后面加载的文件会覆盖前面加载的文件中的同名变量。
% 
% 为了避免变量名冲突,可以在加载文件时使用不同的变量名来存储不同的变量。
% 例如,假设有两个文件data1.mat和data2.mat,它们都包含一个名为x的变量。
% 可以使用以下代码来加载这两个文件,并将它们分别存储在变量x1和x2中:
% 
% load('data1.mat',  '-mat');
% x1 = x;
% 
% load('data2.mat',  '-mat');
% x2 = x;
% 
% 这样,变量x1和x2分别存储了data1.mat和data2.mat中的x变量,避免了变量名冲突。function color_hist = GetColorHist(img)gray_img = rgb2gray(img);color_hist = imhist(gray_img) / numel(gray_img);color_hist = color_hist';
endfunction addRootSonDir(rootDir) % 将输入的根目录+子目录 全都自动添加入环境变量if nargin < 1 || isempty(rootDir) % 如果参数为空,将调用本函数的文件所处目录作为rootDir,添加环境变量stack = dbstack('-completenames');callingScript = stack(2).file ;  % 1-脚本函数自身目录,2-调用所处目录[scriptDir, ~, ~] = fileparts(callingScript);rootDir = scriptDir;endsubDirs = dir(rootDir);
%     disp(rootDir);subDirs = subDirs([subDirs.isdir]);subDirPath = fullfile(rootDir, subDirs(1).name);addpath(subDirPath);for i = 3:length(subDirs) % 从3开始,  因为 1 \. ; 2 \..;  3 子目录第一个;subDirPath = fullfile(rootDir, subDirs(i).name);addpath(subDirPath);end%     disp('---||所有已添加的用户库目录(不包含软件默认的系统库目录):');
%     paths = strsplit(path, ';');
%     for i = 1:length(paths)
%         if ~contains(paths{i}, '\Program Files\MATLAB\') && ~contains(paths{i}, '\AppData\Local\Temp\')
%             disp(paths{i});
%         end
%     end
%     disp('---||用户库目录管理操作完成。');
end

主要提取了

  • HOG特征
  • 色彩特征?
  • 有需要的可以直接参考修改,修改提取特征向量的函数就可了。
  • 还有就是保存文件类型,这里直接存为.mat了, 也可以自行修改,保存为.csv , excel表格之类的格式。
    不忍直视写的依托函数。

下面是如何提取特征示例:

clc,clear;
%添加库文件目录
% ............ extractAndSaveFeatures.m 用到的特征提取函数
%         HogFeatures   = extractHOGFeatures(img);  % 执行HOG特征提取
%         RGBFeatures   = GetColorHist(img);        % 执行RBG特征提取
%%  请分节运行 避免卡死机 ; 选中节段 ,快捷键 ctrl+enter运行节%%
saveNameT = 'Train.mat'; % 训练集
FolderPathT = '源图片文件路径'; 
savePathT = '保存路径';
[P_trainTypes,P_trainFeatures]=extractAndSaveFeatures(saveNameT,FolderPathT,savePathT);%%
saveNameE = 'Test.mat'; %  测试集
FolderPathE = '源图片文件路径'; 
savePathE = '保存路径';
[P_testTypes,P__testFeatures]=extractAndSaveFeatures(saveNameE,FolderPathE,savePathE);%% 如何在matlab中调用保存好的.mat 内的变量 % 提取 train训练集特征和分类%     [Categorys,Features]=extractAndSaveFeatures('train.mat', sourceFolderPath, saveMatPath)%     load('train.mat',  '-mat');%     p_Trains_Categorys =Categorys ;  %取分类  1列向量 %     p_Trains_Features  =Features  ;  %取特征  一行对应一张图全部特征,一列对应一类特征% 提取 test测试集特征和分类%     [Categorys,Features]=extractAndSaveFeatures('test.mat', sourceFolderPath, saveMatPath)%     load('test.mat',  '-mat');%     p_Test_Categorys =Categorys ;  %取分类  1列向量 %     p_Test_Features  =Features  ;  %取特征  一行对应一张图全部特征,一列对应一类特征

相关文章:

Matlab批量提取图片特征向量

最近matlab数字图像处理课程需要&#xff0c;对上千张训练集测试集图片进行批量的特征提取&#xff0c;作为 SVM的输入。 所以就有了用matlab来批量提取图像特征向量&#xff0c;并保存&#xff0c;方便后续使用。 批量提取函数&#xff1a; % 函数返回参数% 分类列向量Categ…...

数据库系统原理与实践 笔记 #8

文章目录 数据库系统原理与实践 笔记 #8关系数据库设计(续)规范化(Normalization)范式(Normal Form)第一范式第二范式Boyce-Codd范式(BCNF)将模式分解成BCNFBCNF和保持依赖第三范式 函数依赖理论正则覆盖无关属性无关属性的验证无损分解保持依赖 数据库系统原理与实践 笔记 #8 …...

Ubuntu 和 Windows 文件互传

FTP 服务 FTP 采用 Internet 标准文件传输协议 FTP 的用户界面&#xff0c; 向用户提供了一组用来管理计算机之间文件传输的应用程序。在开发的过程中会频繁的在 Windows 和 Ubuntu 下进行文件传输&#xff0c;比如在 Windwos 下进行代码编写&#xff0c;然后将编写好的代码拿到…...

如何在WPF应用程序中全局捕获异常

在WPF (Windows Presentation Foundation) 应用程序中&#xff0c;你可以使用 AppDomain.CurrentDomain.UnhandledException 事件来全局捕获未处理的异常。这个事件会在应用程序中的任何地方发生未处理的异常时触发。以下是一个简单的例子&#xff0c;演示如何在WPF应用程序中全…...

自定义Matplotlib中的颜色映射(cmap)

要自定义Matplotlib中的颜色映射&#xff08;cmap&#xff09;&#xff0c;您可以按照以下步骤进行操作&#xff1a; 导入所需的库&#xff1a; import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap创建自定义颜色映…...

Ansible的filter

环境 控制节点&#xff1a;Ubuntu 22.04Ansible 2.10.8管理节点&#xff1a;CentOS 8 filter 使用filter可以对数据做操作&#xff0c;比如把JSON数据转换为YAML数据&#xff0c;从URL中解析出hostname&#xff0c;提取字符串的SHA1哈希值&#xff0c;做数学运算&#xff0c…...

Qt绘制各种图表

绘制柱状图&#xff1a; void MainWindow::iniBarChart() { //柱状图初始化QChart *chart new QChart(); //创建chartchart->setTitle("Barchart演示");chart->setAnimationOptions(QChart::SeriesAnimations);ui->chartViewBar->setChart(chart); //为…...

【科研新手指南4】ChatGPT的prompt技巧 心得

ChatGPT的prompt心得 写在最前面chatgpt咒语1&#xff08;感觉最好用的竟然是这个&#xff0c;简单方便快捷&#xff0c;不需要多轮对话&#xff09;chatgpt思维链2&#xff08;复杂任务更适用&#xff0c;简单任务把他弄复杂了&#xff09;机理chatgpt完整咒语1&#xff08;感…...

龙蜥社区联合浪潮信息发布《eBPF技术实践白皮书》(附下载链接)

随着 eBPF 技术的高速发展&#xff0c;eBPF 已成为 Linux 内核顶级子系统&#xff0c;并扩展到内核网络、存储、内存、调度和安全等子模块。这种可编程底座内核框架构建了全系统&#xff0c;是云计算、运维和安全等领域技术创新的基础。 龙蜥社区在 eBPF 领域进行了广泛的实践…...

屏幕截图软件 Snagit mac中文版软件特点

Snagit mac是一款屏幕截图和视频录制软件&#xff0c;它可以帮助用户快速捕捉屏幕上的任何内容&#xff0c;并将其编辑、标注和共享。 Snagit mac软件特点 多种截图模式&#xff1a;支持全屏截图、窗口截图、区域截图、延时截图等多种截图模式&#xff0c;满足不同用户的需求。…...

四、Ribbon负载均衡

目录 一、负载均衡流程 1、我通过浏览器直接访问userservice/user/1&#xff0c;无法访问&#xff0c;说明是负载均衡做了相应的处理 2、我们来看一下代码中负载均衡的流程是怎样的 3、图像流程 二、负载均衡策略 1、修改负载均衡策略 &#xff08;方式一&#xff09; &a…...

【Git】第二篇:基本操作(创建本地仓库)

我们知道&#xff0c;git是一个版本控制器&#xff0c;可以帮我们控制管理电脑上所有格式的文档。 而我们需要使用git管理文件的时候&#xff0c;我们必须将这些文件放到git仓库中&#xff0c;只有在git仓库中的文件才可以被我们的git追踪管理 创建本地仓库 创建本地仓库是需…...

vuex——重置vuex数据

需求描述 登出系统时&#xff0c;需将 vuex 中存储的数据&#xff0c;恢复为最初的默认状态。 实现方法 通过 replaceState 方法&#xff0c;将最初的 vuex 的 state 数据作为参数传入即可 完整代码范例 src\store\index.js import Vue from "vue"; import Vuex fro…...

WebSphere Liberty 8.5.5.9 (三)

WebSphere Liberty 8.5.5.9 将资源先下载&#xff0c;后期本地安装 下载 passwordUtilities-1.0 D:\wlp-webProfile7-java8-8.5.5.9\wlp\bin>installUtility find password 正在建立与已配置存储库的连接... 此过程可能要花几分钟完成。已成功连接至所有已配置的存储库。…...

如何区分一个项目是react还react native

要区分一个项目是 React 还是 React Native&#xff0c;你可以关注以下几个方面&#xff1a; 项目目录结构&#xff1a;React 和 React Native 项目通常具有不同的目录结构。React 项目中的源代码通常位于一个名为 "src" 或 "app" 的文件夹中&#xff0c;包…...

网易有道开源语音合成引擎“易魔声”

概述 11 月 10 日&#xff0c;网易有道正式上线“易魔声”开源语音合成&#xff08;TTS&#xff09;引擎&#xff0c;所有用户可免费在开源社区 GitHub 进行下载使用&#xff0c;通过其提供的 web 界面及批量生成结果的脚本接口&#xff0c;轻松实现音色的情感合成与应用。 据…...

[量子计算与量子信息] 2.1 线性代数

2.1 线性代数 符号对照表 量子力学中&#xff0c;向量使用 ∣ ψ ⟩ \ket \psi ∣ψ⟩ (ket)来表示&#xff0c;可以理解为一个列向量。其对偶向量为 ⟨ ψ ∣ \bra \psi ⟨ψ∣ &#xff0c;可以理解为行向量。 向量空间中零向量直接用 0 0 0 表示&#xff0c; ∣ 0 ⟩ \…...

【PG】PostgreSQL 目录结构

目录 1 软件安装目录 2 数据文件目录 base/&#xff1a;存储每个数据库的基本数据文件 global/&#xff1a;包含了全局性质的系统表空间文件 pg_tblspc/&#xff1a;包含了表空间的符号链接 pg_twophase/&#xff1a;包含了两阶段提交中使用的文件 pg_stat_tmp/&#xff…...

H5游戏源码分享-超级染色体小游戏

H5游戏源码分享-超级染色体小游戏 游戏玩法 不断地扩大发展同颜色的色块 用最少的步数完成游戏 <!DOCTYPE html> <html><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport"content"widthdevice-width,user-scalableno,init…...

NOIP 2017 宝藏----Java题解

目录 NOIP 2017 宝藏 题目描述 输入描述: 输出描述: 输入 输出 说明 输入 输出 说明 备注: 代码实现&#xff1a; NOIP 2017 宝藏 时间限制&#xff1a;C/C 1秒&#xff0c;其他语言2秒 空间限制&#xff1a;C/C 262144K&#xff0c;其他语言524288K 64bit IO For…...

超短脉冲激光自聚焦效应

前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应&#xff0c;这是一种非线性光学现象&#xff0c;主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场&#xff0c;对材料产生非线性响应&#xff0c;可能…...

QMC5883L的驱动

简介 本篇文章的代码已经上传到了github上面&#xff0c;开源代码 作为一个电子罗盘模块&#xff0c;我们可以通过I2C从中获取偏航角yaw&#xff0c;相对于六轴陀螺仪的yaw&#xff0c;qmc5883l几乎不会零飘并且成本较低。 参考资料 QMC5883L磁场传感器驱动 QMC5883L磁力计…...

uni-app学习笔记二十二---使用vite.config.js全局导入常用依赖

在前面的练习中&#xff0c;每个页面需要使用ref&#xff0c;onShow等生命周期钩子函数时都需要像下面这样导入 import {onMounted, ref} from "vue" 如果不想每个页面都导入&#xff0c;需要使用node.js命令npm安装unplugin-auto-import npm install unplugin-au…...

基于当前项目通过npm包形式暴露公共组件

1.package.sjon文件配置 其中xh-flowable就是暴露出去的npm包名 2.创建tpyes文件夹&#xff0c;并新增内容 3.创建package文件夹...

跨链模式:多链互操作架构与性能扩展方案

跨链模式&#xff1a;多链互操作架构与性能扩展方案 ——构建下一代区块链互联网的技术基石 一、跨链架构的核心范式演进 1. 分层协议栈&#xff1a;模块化解耦设计 现代跨链系统采用分层协议栈实现灵活扩展&#xff08;H2Cross架构&#xff09;&#xff1a; 适配层&#xf…...

浅谈不同二分算法的查找情况

二分算法原理比较简单&#xff0c;但是实际的算法模板却有很多&#xff0c;这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理&#xff0c;以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是&#xff0c;以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况&#xf…...

在web-view 加载的本地及远程HTML中调用uniapp的API及网页和vue页面是如何通讯的?

uni-app 中 Web-view 与 Vue 页面的通讯机制详解 一、Web-view 简介 Web-view 是 uni-app 提供的一个重要组件&#xff0c;用于在原生应用中加载 HTML 页面&#xff1a; 支持加载本地 HTML 文件支持加载远程 HTML 页面实现 Web 与原生的双向通讯可用于嵌入第三方网页或 H5 应…...

uniapp 实现腾讯云IM群文件上传下载功能

UniApp 集成腾讯云IM实现群文件上传下载功能全攻略 一、功能背景与技术选型 在团队协作场景中&#xff0c;群文件共享是核心需求之一。本文将介绍如何基于腾讯云IMCOS&#xff0c;在uniapp中实现&#xff1a; 群内文件上传/下载文件元数据管理下载进度追踪跨平台文件预览 二…...

Python网页自动化Selenium中文文档

1. 安装 1.1. 安装 Selenium Python bindings 提供了一个简单的API&#xff0c;让你使用Selenium WebDriver来编写功能/校验测试。 通过Selenium Python的API&#xff0c;你可以非常直观的使用Selenium WebDriver的所有功能。 Selenium Python bindings 使用非常简洁方便的A…...

解析两阶段提交与三阶段提交的核心差异及MySQL实现方案

引言 在分布式系统的事务处理中&#xff0c;如何保障跨节点数据操作的一致性始终是核心挑战。经典的两阶段提交协议&#xff08;2PC&#xff09;通过准备阶段与提交阶段的协调机制&#xff0c;以同步决策模式确保事务原子性。其改进版本三阶段提交协议&#xff08;3PC&#xf…...