创建特征向量.mat文件

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Neha辛格 2017年6月18日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/345211-creating-feature-vector-in-mat-file

评论道: munipraveena rela2021年3月30日

答:接受 dpb

功能vector.JPG

我想创建一个特征向量训练数据集和想要的行存储所有功能。垫文件。.mat文件必须在表单中

我能1图像提取的特征并将其存储在excel文件或.mat文件但不能提取图像特征并将其存储在.mat文件。谁能知道呢?

https://stackoverflow.com/questions/44616804/creating-feature-vector-in-mat-file-for-training-dataset

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Neha辛格 2017年6月19日

编辑:Neha辛格 2017年6月19日

嗨@KSSV,图片的尺寸都是一样的。这是我的示例代码。

我能得到的

xpect事情做

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在回答这个问题。

接受的答案

dpb 2017年6月19日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/345211-creating-feature-vector-in-mat-file answer_271167

graycoprops 返回一个结构,其中包含所请求的数据字段的名称;因此你有要求.mat文件中。

将结构转换为一个数组的连续特性,使用

特点= struct2array(统计);

如果返回的所有特性commensurately-sized数组(我不知道如果这是真的;我没有图像处理结核病测试)。如果没有,你必须把variously-shaped /大小的数组的各种结构名称和他们分别转换为线性向量行连接。

在上面的代码,甚至当你连接结构到mydataGLCM,你必须创建一个空的容器的初始化变量内部循环,这样你最终只有最后一个,扔掉所有的之前。

PS: 你为什么继续让它如此困难,试图帮助粘贴本质上几乎字迹模糊的图像由于其规模与代码+ 1不能做任何事情没有打字的一切了。复制和粘贴文本和代码这里人有机会 (然后务必清晰的格式它在需要的地方使用{}代码按钮。

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Neha辛格 2017年6月24日

@谢谢你的建议 dpb 运动,我只是突然在我的邮件。我试着这样的:

                                  清晰;
                                 
                                  file_list = dir (用户“C: \ \ Neha \ workspace_matlab \ \最后我的项目
                                 
                                  项目应用灰度共生矩阵建立\生产\ \ * . jpg”);
                                 
                                  nfile =长度(file_list);
                                 
                                  mydataGLCM = [];
                                 
                                  为k = 1: nfile
                                 
                                  我= imread (strcat (“C: \ \ Neha \ workspace_matlab \我的用户
                                 
                                  项目应用灰度共生矩阵建立\ \ \最终项目\输出”,file_list (k) . name));
                                 
                                  如果长度(大小(I)) = = 3%检查图像我的颜色
                                 
                                  I = rgb2gray(我);
                                 
                                  结束
                                 
                                  GLCM_values = graycomatrix(我);
                                 
                                  统计= graycoprops (GLCM_values {“对比”,“同质性”,“相关”,“能源”});
                                 
                                  对比= stats.Contrast;
                                 
                                  相关= stats.Correlation;
                                 
                                  能量= stats.Energy;
                                 
                                  同质性= stats.Homogeneity;
                                 
                                  壮举=(对比、相关、能源、同质性);
                                 
                                  mydataGLCM = (mydataGLCM,壮举(:));
                                 
                                  如果k = = 1
                                 
                                  保存(“newMethod.mat”,“mydataGLCM”);
                                 
                                  其他的
                                 
                                  保存(“newMethod.mat”,“mydataGLCM”,“添加”);
                                 
                                  结束
                                 
                                  结束