主要内容

ImageCategoryClassifier

预测图像类别

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描述

这ImageCategoryClassifier对象包含培训的线性支持向量机（SVM）分类器以识别金宝app图像类别。

您必须具有统计和机器学习工具箱™许可证以使用此分类器。此分类器使用多个MATLAB支持金宝app并行计算®工人。使用parally计算使用计算机视觉工具箱首选项对话。打开计算机Vision Toolbox™首选项家标签，在环境部分，点击首选项。选择计算机视觉系统工具箱。

创建

使用TrainimageCategoryClassifier创建的功能ImageCategoryClassifier目的。

袋= Bagoffeature（培训）;categoryClassifier = TrainimageCategoryClassifier（培训，袋）;

特性

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类别标签，指定为单元格数组。

训练有素的类别数量，作为整数值存储。

对象功能

评估 在图像集的集合上评估图像分类器
预测 预测图像类别

例子

全部收缩

此示例使用：

打开直播脚本

加载两个图像类别。

setdir = fullfile（toolboxdir（'想象'），'VisionData'那'镜片'）;imds = imageageataStore（setdir，'insertumbfolders'，真的，'labelsource'那......'foldernames'）;

将数据拆分为培训和测试数据。从每个集合中挑选30％的图像，为训练数据和测试数据的剩余70％。

[培训，测试集] = SpliteachLabel（IMDS，0.3，'随机化'）;

创建一袋视觉单词。

袋= Bagoffeature（培训）;
创建袋子功能。------------------------ *图像类别1：书籍*图片类别2：杯子*使用网格方法选择要点位置。*从所选功能点位置提取冲浪功能。** GridStep是[8 8]，BlockWidth是[32 64 96 128]。*从4张图像中提取功能......完成。提取了76800个功能。*保留每个类别的最强功能的80％。*使用K-means群集创建500字视觉词汇表。*特点数量：61440 *群集数量（k）：500 *初始化群集中心...... 100.00％。*聚类...完成25/100迭代（〜1.01秒/迭代）......融合在25次迭代中。 * Finished creating Bag-Of-Features

用培训集训练分类器。

categoryClassifier = TrainimageCategoryClassifier（培训，袋）;
为2个类别培训图像类别分类器。---------------------------------------------------------------------- *类别1：书籍*第2类：杯子*编码4张图片的功能......完成。*完成培训类别分类器。使用评估在测试集上测试分类器。

使用测试图像评估分类器。显示混淆矩阵。

confmatrix =评估（categoryclassifier，testset）
评估2个类别的图像类别分类器。--------------------------------------------------------------------- *第1类：书籍*第2类：杯子*评估8个图像......完成。*完成所有测试集的评估。*该测试集的混淆矩阵是：预测已知|书杯-----------------------------------书籍|0.75 0.25杯|0.25 0.75 *平均精度为0.75。
confmatrix =2×20.7500 0.2500 0.2500 0.7500

找到分类的平均准确性。

意思（诊断（confmatrix））
ANS = 0.7500.

应用新培训的分类器以对新图像进行分类。

img = imread（fullfile（setdir，'杯'那'bigmug.jpg'））;[labelidx，得分] =预测（类别Classifier，IMG）;

显示分类标签。

categoryclassifier.labels（labelidx）
ans =.1x1细胞阵列{'杯'}

参考

[1] Csurka，G.，C. R. Dance，L. Fan，J. Willamowski和C. Bray用袋键点视觉分类，计算机视觉中统计学习的研讨会，ECCV 1（1-22），1-2。

扩展能力

也可以看看

|||（统计和机器学习工具箱）

话题

在R2014B中介绍

计算机视觉工具箱文档

金宝app

与Matlab引入深度学习

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