image-classification:使用python进行纹理图像分类

图像分类 使用Python和MATLAB进行纹理图像分类 图片来源： : （使用“灰度PNG图片”链接-23MB） 使用的图像：铝箔，灯芯绒和橙皮。 纹理图像 火车组：120张图像（每个班级40张图像） 测试集：120张图像（每个班级40张图像） 功能（使用Matlab提取）： 灰度共生矩阵（GLCM）：能量和熵。 快速傅立叶变换（FFT）：均值和方差。 分类方法： K近邻 高斯朴素贝叶斯 评估：分类准确性 食谱 用Matlab提取特征 下载纹理图像数据集 收集在一个文件夹中，重命名images3。 运行.m文件 保存dataku.mat文件（不用担心！这里提供了dataku.mat文件）。 要了解有关该细节的更多信息，我准备稍后再上传MATLAB代码。 功能数量：4： 属性1：GLCM的熵 属性2：GLCM的能量 属性3：FFT的均值 属性4：FFT的方差 分