資源簡介
使用改進的LBP算法CLBP實現圖像紋理特征的提取，并使用卡方統計方法計算類間距離并實現圖像分布。本人已經實驗，對15類病毒圖像進行分類，不調任何參數的情況下實現67 以上的準確率。
代碼片段和文件信息
%??ClassifyOnNN?computes?the?classification?accuracy
%??CP=ClassifyOnNN（DMtrainClassIDstestClassIDs）?returns?the?classification?accuracy?
%??The?input?“DM“?is?a?m*n?distance?matrix?m?is?the?number?of?test?samples?n?is?the?number?of?training?samples
%??‘trainClassIDs‘?and?‘testClassIDs‘?stores?the?class?ID?of?training?and
%??test?samples
%??Examples
%??--------
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%???????I2=imread（‘rice2.png‘）;
%???????I3=imread（‘rice3.png‘）;
%???????I4=imread（‘rice4.png‘）;
%???????mapping=getmapping（8‘u2‘）;?
%???????M（1:）=LBPV（I118mapping）;?%?LBPV?histogram?in?（81）?neighborhood?using?uniform?patterns
%???????M（2:）=LBPV（I218mapping）;?
%???????S（1:）=LBPV（I318mapping）;?
%???????S（2:）=LBPV（I418mapping）;?
%???????M?=?ConvertU2LBP（M8）;?%?conv?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
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?????文件?????????509??2020-08-10?14:44??CLBP\readme.txt
?????文件?????????812??2020-08-10?14:44??CLBP\ReadOutexTxt.m
?????文件???????22367??2020-08-10?14:44??CLBP\rice.png
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