使用 Matlab 进行男性/女性分类 - 关于寻找平均图像答案

【问题标题】：Male/Female Classification with Matlab- About Finding Mean Image使用 Matlab 进行男性/女性分类 - 关于寻找平均图像
【发布时间】：2012-05-22 04:19:27
【问题描述】：

我正在做一个关于使用 matlab 进行模式（男性/女性）分类的项目。我有一个问题，我需要你的帮助。

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。所以第一个平均图像必须看起来像一个女人，第二个是一个男人。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以检查它是否正常工作，但是当我使用不同的数据集时，我始终无法看到真实的平均图像，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)

【问题讨论】：

不可能说，因为你没有显示任何代码。
是的，你是对的，我现在已经展示了。
好的，你应该先自己调试一下。首先，您需要简化代码（例如，与创建文件名有关的所有事情都无关紧要）。然后，您应该检查中间变量，以确保它们符合您的预期。
我是 matlab 的新手。所以我需要你的意思更清楚。例如，为什么创建文件名是无关紧要的？什么是正确的方法？
str = strcat(str); 的作用是什么？为什么不只是str = strcat(pathfora, '\', int2str(k), 'b.jpg'); 或sprintf('%s\%db.jpg', pathfora, k)？

标签： image matlab classification mean

【解决方案1】：

使用 3D 数组或图像元胞数组，而不是将 2D 图像重新整形为矩阵的单行。重塑是不必要的，只能添加错误。

如果你所有的图片大小都一样，你可以使用多维数组：Matlab documentation on multidimensional arrays

否则，使用元胞数组：Matlab documentation on cell arrays

【讨论】：

你能举个例子吗？我是 matlab 的新用户。
我添加了指向相应 Matlab 文档的链接。

【解决方案2】：

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 矩阵的第三维的平均值以获得平均二维图像。

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);

【讨论】：