Semantic-Labeling-of-Images:本项目中描述的监督学习方法提取低级特征，例如边缘、纹理、RGB 值、HS...

图像语义标记 本项目中描述的监督学习方法提取低级特征，例如边缘、纹理、RGB 值、HSV 值、位置、每个超像素的线像素数等，以使用支持向量机训练模型并在测试中对超像素进行语义标记设置标签，如天空、树、路、草、水、建筑、山脉和前景对象。 然后将结果与地面实况进行比较以评估模型的准确性。 使用的工具：Matlab、LibSVM、VLFeat