我正在开发一个关于使用 matlab 进行模式(男性/女性)分类的项目。我有一个问题,请帮助我。
我的程序应该找到数据集的平均图像。第一个数据集是女性,第二个数据集是男性。因此,第一个平均图像必须看起来像一个女人,第二个图像必须看起来像一个男人。我有不同的数据集,它们都具有 jpeg 格式。我正在为我的程序尝试不同的数据集来检查它是否正常工作,但是当我使用不同的数据集时,我无法始终看到真正的平均图像,例如:
它们是来自数据集的平均图像:
但是当我使用另一个数据集时,我的平均图像是这样的,它们没有任何意义,我的意思是它们看起来不像脸:
这可能是什么原因?我应该使用不同的数据集。请帮忙。 `
filenamesA = dir(fullfile(pathfora, '*.jpg'));
Train_NumberA = numel(filenamesA);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Finding Image Vectors for A
imagesA= [];
for k = 1 : Train_NumberA
str = int2str(k);
str= strcat(str);
str = strcat('\',str,'b','.jpg');
str = strcat(pathfora,str);
imgA = imread(str);
imgA = rgb2gray(imgA);
[irowA icolA] = size(imgA);
tempA = reshape(imgA',irowA*icolA,1); % Reshaping 2D images into 1D image vectors
imagesA = [imagesA tempA]; % 'imagesA' grows after each turn
imagesA=double(imagesA);
end`
`%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Calculate the MEAN IMAGE VECTOR for A
mean_vectorA= mean(imagesA,2); % Computing the average vector m = (1/P)*sum(Tj's) (j = 1 : P)
mean_imageA= reshape(mean_vectorA,irowA,icolA); % Average matrix of training set A
meanimgA=mat2gray(mean_imageA);
figure(1);
imshow(rot90(meanimgA,3));`
-------------------------------------And same for dataset B (male)
最佳答案
您可以使用 3D 矩阵来存储图像。我还清理了一些代码。未测试。
filenamesA = dir(fullfile(pathfora, '*.jpg'));
Train_NumberA = numel(filenamesA);
imagesA = [];
for k = 1:Train_NumberA
imgA = imread(strcat(pathfora, '\', int2str(k), 'b', '.jpg'));
imgA = rgb2gray(imgA);
imagesA = cat(3, imagesA, imgA);
end
double
命令移出循环。
imagesA = double(imagesA);
计算 imagesA
矩阵第 3 维的平均值以获得平均 2D 图像。
meanimage_A = mean(imagesA, 3);
转换为灰度图像。
meanimgA = mat2gray(meanimage_A);
我认为这里不需要rot90
...
figure(1);
imshow(meanimgA, 3);
关于image - 使用 Matlab 进行男性/女性分类 - 关于寻找平均图像,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10587443/