基于灰度共生矩阵的图形纹理检测及路面状况的SVM分类实现

文件列表：
├文件夹1：[GLCM-SVM-master]
│  ├文件夹1：[assets]
│  │  ├(1)1555226757177.png
│  │  ├(2)1555226955414.png
│  │  └█
│  ├(1)README.md
│  ├文件夹2：[src]
│  │  ├文件夹1：[classifySample]
│  │  │  ├(1)a1.jpg
│  │  │  ├(2)a2.jpg
│  │  │  ├(3)a3.jpg
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│  │  │  ├(7)b3.jpg
│  │  │  ├(8)b4.jpg
│  │  │  └█
│  │  ├(1)contrastShow.m
│  │  ├(2)demo.m
│  │  ├(3)GlCM_IP.m
│  │  ├文件夹2：[imgFiles]
│  │  │  ├(1)p1.jpg
│  │  │  ├(2)p2.jpg
│  │  │  ├(3)p3.jpg
│  │  │  ├(4)p5.jpg
│  │  │  └█
│  │  ├(4)img_process_fuc.m
│  │  ├文件夹3：[libsvm]
│  │  │  ├(1)COPYRIGHT
│  │  │  ├(2)FAQ.html
│  │  │  ├(3)heart_scale
│  │  │  ├文件夹1：[java]
│  │  │  │  ├文件夹1：[libsvm]
│  │  │  │  │  ├(1)svm.java
│  │  │  │  │  ├(2)svm.m4
│  │  │  │  │  ├(3)svm_model.java
│  │  │  │  │  ├(4)svm_node.java
│  │  │  │  │  ├(5)svm_parameter.java
│  │  │  │  │  ├(6)svm_print_interface.java
│  │  │  │  │  ├(7)svm_problem.java
│  │  │  │  │  └█
│  │  │  │  ├(1)libsvm.jar
│  │  │  │  ├(2)Makefile
│  │  │  │  ├(3)svm_predict.java
│  │  │  │  ├(4)svm_scale.java
│  │  │  │  ├(5)svm_toy.java
│  │  │  │  ├(6)svm_train.java
│  │  │  │  ├(7)test_applet.html
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├(4)Makefile
│  │  │  ├(5)Makefile.win
│  │  │  ├文件夹2：[matlab]
│  │  │  │  ├(1)libsvmread.c
│  │  │  │  ├(2)libsvmread.mexw64
│  │  │  │  ├(3)libsvmwrite.c
│  │  │  │  ├(4)libsvmwrite.mexw64
│  │  │  │  ├(5)make.m
│  │  │  │  ├(6)Makefile
│  │  │  │  ├(7)README
│  │  │  │  ├(8)svmpredict.c
│  │  │  │  ├(9)svmpredict.mexw64
│  │  │  │  ├(10)svmtrain.c
│  │  │  │  ├(11)svmtrain.mexw64
│  │  │  │  ├(12)svm_model_matlab.c
│  │  │  │  ├(13)svm_model_matlab.h
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├文件夹3：[python]
│  │  │  │  ├(1)Makefile
│  │  │  │  ├(2)README
│  │  │  │  ├(3)svm.py
│  │  │  │  ├(4)svmutil.py
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├(6)README
│  │  │  ├(7)svm-predict.c
│  │  │  ├(8)svm-scale.c
│  │  │  ├文件夹4：[svm-toy]
│  │  │  │  ├文件夹1：[gtk]
│  │  │  │  │  ├(1)callbacks.cpp
│  │  │  │  │  ├(2)callbacks.h
│  │  │  │  │  ├(3)interface.c
│  │  │  │  │  ├(4)interface.h
│  │  │  │  │  ├(5)main.c
│  │  │  │  │  ├(6)Makefile
│  │  │  │  │  ├(7)svm-toy.glade
│  │  │  │  │  └█
│  │  │  │  ├文件夹2：[qt]
│  │  │  │  │  ├(1)Makefile
│  │  │  │  │  ├(2)svm-toy.cpp
│  │  │  │  │  └█
│  │  │  │  ├文件夹3：[windows]
│  │  │  │  │  ├(1)svm-toy.cpp
│  │  │  │  │  └█
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├(9)svm-train.c
│  │  │  ├(10)svm.cpp
│  │  │  ├(11)svm.def
│  │  │  ├(12)svm.h
│  │  │  ├文件夹5：[tools]
│  │  │  │  ├(1)checkdata.py
│  │  │  │  ├(2)easy.py
│  │  │  │  ├(3)grid.py
│  │  │  │  ├(4)README
│  │  │  │  ├(5)subset.py
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├文件夹6：[windows]
│  │  │  │  ├(1)libsvm.dll
│  │  │  │  ├(2)libsvmread.mexw64
│  │  │  │  ├(3)libsvmwrite.mexw64
│  │  │  │  ├(4)svm-predict.exe
│  │  │  │  ├(5)svm-scale.exe
│  │  │  │  ├(6)svm-toy.exe
│  │  │  │  ├(7)svm-train.exe
│  │  │  │  ├(8)svmpredict.mexw64
│  │  │  │  ├(9)svmtrain.mexw64
│  │  │  │  └█
│  │  │  └█
│  │  ├(5)main_fuc.m
│  │  ├(6)predictShow.fig
│  │  ├文件夹4：[safe]
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│  │  │  └█
│  │  ├(7)showImage.m
│  │  ├(8)svm5step.m
│  │  ├(9)svmCost.m
│  │  ├(10)SVMdemo.m
│  │  ├(11)t2.m
│  │  ├(12)t3.m
│  │  ├(13)test.m
│  │  ├(14)testSVM.m
│  │  ├文件夹5：[trainFile]
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│  │  │  └█
│  │  ├文件夹6：[trainT]
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│  │  │  ├(20)泥泞9.jpg
│  │  │  └█
│  │  ├文件夹7：[unsafe]
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│  │  │  ├(20)vt.jpg
│  │  │  ├(21)vu.jpg
│  │  │  └█
│  │  ├(15)wayConditionPredict.m
│  │  ├(16)安全路面.jpg
│  │  ├(17)泥泞路面.jpg
│  │  ├(18)雨天路面.jpg
│  │  ├(19)雪天路面.jpg
│  │  └█
│  ├(2)基于灰度共生矩阵的图形纹理检测及路面状况的SVM分类实现.pdf
│  └█
└█

运行例图：



基于灰度共生矩阵的图形纹理检测及路面状况的SVM分类实现.zip (4.64 MB, 下载次数: 0, 售价: 30 积分)

2024-1-3 23:52 上传

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