hog svm 视频 matlab,matlab版hog+svm图像二分类

开始接触svm分类器是opencv中的使用起来很方便，后来根据实际需要需要使用matlab版的，以前没怎么接触过，开始有点头大，不知从何下手，查阅相关例子后，就开始

开始接触svm分类器是opencv中的使用起来很方便，后来根据实际需要需要使用matlab版的，以前没怎么接触过，开始有点头大，不知从何下手，查阅相关例子后，就开始训练了自己所需分类器了，也很方便.其中hog源程序参考

准备工作

1：创建正阳本文件夹“pos”将正阳本放入

2：创建负样本文件夹“neg”将负样本放入

3：制作正阳本文件列表pos_list.txt

4：制作负样本文件列表neg_list.txt

5：执行下面程序进行训练，测试

clear ;

%% 训练阶段

ReadList1 = textread('pos_list.txt','%s','delimiter','\n');%载入正样本列表

sz1=size(ReadList1);

label1=ones(sz1(1),1); %正阳本标签

ReadList2 = textread('neg_list.txt','%s','delimiter','\n');%载入负样本列表

sz2=size(ReadList2);

label2=zeros(sz2(1),1);%负样本标签

label=[label1',label2']';%标签汇总

total_num=length(label);

data=zeros(total_num,1764);

%读取正样本并计算hog特征

for i=1:sz1(1)

name= char(ReadList1(i,1));

image=imread(name);

im=imresize(image,[64,64]);

img=rgb2gray(im);

hog =hogcalculator(img);

data(i,:)=hog;

end

%读取负样本并计算hog特征

for j=1:sz2(1)

name= char(ReadList2(j,1));

image=imread(name);

im=imresize(image,[64,64]);

img=rgb2gray(im);

hog =hogcalculator(img);

data(sz1(1)+j,:)=hog;

end

[train, test] = crossvalind('holdOut',label);

cp = classperf(label);

svmStruct = svmtrain(data(train,:),label(train));

save svmStruct svmStruct

classes = svmclassify(svmStruct,data(test,:));

classperf(cp,classes,test);

cp.CorrectRate

%% 训练完成后保存 svmStruct即可对新输入的对象进行分类了无需再执行上面训练阶段代码

load svmStruct

test=imread('test2.jpg');

im=imresize(test,[64,64]);

figure;

imshow(im);

img=rgb2gray(im);

hogt =hogcalculator(img);

classes = svmclassify(svmStruct,hogt);%classes的值即为分类结果

，

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