Classification using KNN

Durum
Üzgünüz bu konu cevaplar için kapatılmıştır...
Üye
5 Şub 2019
20
9
33
[CODE title="Classification using KNN"]clc;clear;close all;warning off all;



load HOG_features



% imaqreset;



% vid = videoinput('winvideo', 1, 'YUY2_640x480');

% src = getselectedsource(vid);

% vid.FramesPerTrigger = Inf;

% vid.ReturnedColorspace = 'rgb';

% start(vid);

% preview(vid);



%% Get snapshot and process frame image



% h = msgbox('Show Sign !');

% uiwait(h);

%

% im = getsnapshot(vid);



[f,p] = uigetfile('*.*');

im = imread([p,f]);



imshow(im);



% stop(vid);



cform = makecform('srgb2lab');

J = applycform(im,cform);

K=J:),:,2);

L=graythresh(J:),:,2));

BW1=im2bw(J:),:,2),L);

BW1=bwareaopen(BW1,500);

BB=regionprops(BW1,'Boundingbox');

pause(0.01)



gr = rgb2gray(im);



object = imcrop(gr,BB(1).BoundingBox);

object = imresize(object,[100,50]);

figure(2);imshow(object);



[feat] = hog_feature_vector(object);



class = knnclassify(feat,data,group);



switch class

case 0

tts('Sign of 0');

case 1

tts('Sign of 1');

case 2

tts('Sign of 2');

case 3

tts('Sign of 3');

case 4

tts('Sign of 4');

case 5

tts('Sign of 5');

case 6

tts('Sign of 6');

case 7

tts('Sign of 7');

case 8

tts('Sign of 8');

case 9

tts('Sign of 9');



end



imaqreset[/CODE]
 
Moderatörün son düzenlenenleri:
Onaylı Üye
28 May 2020
50
0
Ödüller
2
pca mı?
Post automatically merged:

Yararlı paylaşım teşekkürler
 
Son düzenleme:
Seçkin Üye
20 Haz 2020
299
2
3
Ödüller
3
istanbul
KNN algorithm is used to classify by finding the K nearest matches in training data and then using the label of closest matches to predict. Traditionally, distance such as euclidean is used to find the closest match
 
Durum
Üzgünüz bu konu cevaplar için kapatılmıştır...
Üst
  AdBlock Detected
Elbette, reklam engelleme yazılımı, reklamları engelleme konusunda harika bir iş çıkarır, ancak aynı zamanda web sitemizin bazı yararlı ve önemli özelliklerini de engeller. Mümkün olan en iyi site deneyimi için lütfen bir dakikanızı ayırarak AdBlocker'ınızı devre dışı bırakın.