【动物识别】基于计算机视觉实现动物图像分类识别附matlab代码

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⛄ 内容介绍

为解决动物图像分类识别问题,提出了一种基于颜色特征的动物图像分类识别方法.该方法很好地利用了颜色直方图和低阶统计矩的属性.首先确定选择HSV颜色空间,依据图像的颜色直方图特性调整低阶统计矩数值作为特征描述量,再通过K近邻方法判断图像所属类别,并构建仿真系统.实验另外对比了组合类与单一类特征在识别准确率上的差异.实验表明,该方法能较有效地识别出不同种类的动物,平均正确识别率可达89%.仿真系统具有实用性,组合类特征可在一定程度上提高识别准确率并降低识别时间.

⛄ 部分代码

function bwpic = RGB2bw(img)

% 二值化彩色图像

grayimg = rgb2gray(img);

grayimg = 1 - double(grayimg)/255;

bwpic = im2bw(grayimg, 0.1);

SE = strel('rectangle', [5 5]);  %创建5x5的结构元素对象

bwpic = imerode(bwpic, SE);      %腐蚀

bwpic = imdilate(bwpic, SE);     %膨胀

%imshow(bwimg);

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 谢永华, 徐其森, 蒋珏泽,等. 一种基于深度学习动物图像识别的检测系统:, CN216211141U[P]. 2022.

[2] 初未萌. 一种基于广义Hough变换的动物图像识别方法研究[D]. 哈尔滨工业大学, 2014.

[3] 张公伯, 谷昱良, 朱和贵. 基于颜色特征的动物图像分类识别仿真系统设计[J]. 舰船电子工程, 2017, 37(5):5.

[4] 王楠, 黄祺, 程川. 一种基于深度学习的动物图像识别方法及系统:, CN112380962A[P]. 2021.

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