資源簡介
基于MATLAB 7.0 的BP神經網絡訓練方法,利用訓練樣本對目標圖像進行分類提取。
代碼片段和文件信息
clear?all;
%<----------------------------!運用BP網絡進行圖像分類--------------------------->
%讀入樣本1?????????????????????圖的紅色區(qū)域,代表城市,期望輸出:[1;0;0]???
I=imread(‘yangb1.jpg‘);
%將樣本圖像降維處理
R=I(::1);
G=I(::2);
B=I(::3);
%灰度值歸一化
R=im2double(R);
G=im2double(G);
B=im2double(B);
[M?N]=size(R);
R=reshape(R‘[1?M*N]);
G=reshape(G‘[1?M*N]);
B=reshape(B‘[1?M*N]);
%初始化輸入矢量P和輸出矢量T
P=[];
T=[];
P=[R;G;B];
T=[1;0;0];
[m?n]=size(P);
T=concur(Tn);
%讀入樣本圖像2??????????????????圖的綠色區(qū)域,代表城市,期望輸出:[010]???
I=imread(‘yangb2.jpg‘);
%將樣本圖像降維處理
R=I(::1);
G=I(::2);
B=I(::3);
%灰度值歸一化
R=im2double(R);
G=im2double(G);
B=im2double(B);
[M?N]=size(R);
R=reshape(R‘[1?M*N]);
G=reshape(G‘[1?M*N]);
B=reshape(B‘[1?M*N]);
P1=[R;G;B];
T1=[0;1;0];
P=[PP1];
[m?n]=size(P1);
T1=concur(T1n);
T=[TT1];
%讀入樣本圖像1????????????????圖的藍色區(qū)域,代表城市,期望輸出:[0;0;1]
I=imread(‘yangb3.jpg‘);
%將樣本圖像降維處理
R=I(::1);
G=I(::2);
B=I(::3);
%灰度值歸一化
R=im2double(R);
G=im2double(G);
B=im2double(B);
[M?N]=size(R);
R=reshape(R‘[1?M*N]);
G=reshape(G‘[1?M*N]);
B=reshape(B‘[1?M*N]);
P1=[R;G;B];
T1=[0;0;
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