Principal Component Analysis (PCA) on images in MATLAB (GUI)
バージョン 1.0.5 (12.2 MB) 作成者:
ABHILASH SINGH
Principal Component Analysis (PCA) on images in MATLAB (GUI)
First, upload a colour image by clicking on the “upload an image button”. The acceptable image formats are png, jpg, jpeg, img and tif. Then click on the "Plot the grayscale image". After that enter the no. of PC's up to which you want to retrieve the images (both colour and grayscale).
An error message/box will pop-up when you enter a number greater than the no. of PCs for that particular image. Also, an error will message will pop-up when the entered input is not a number.
Please go through this link for detail explanation;
For a detail understanding of PCA, please refer my lecture on PCA;
https://www.youtube.com/watch?v=ZLpQ6cbHxmY
Enjoy!!!
引用
ABHILASH SINGH (2024). Principal Component Analysis (PCA) on images in MATLAB (GUI) (https://github.com/abhilash12iec002/Principal-Component-Analysis-PCA-on-images-in-MATLAB-GUI-), GitHub. に取得済み.
MATLAB リリースの互換性
作成:
R2019b
すべてのリリースと互換性あり
プラットフォームの互換性
Windows macOS Linuxカテゴリ
- AI and Statistics > Statistics and Machine Learning Toolbox > Dimensionality Reduction and Feature Extraction >
Help Center および MATLAB Answers で Dimensionality Reduction and Feature Extraction についてさらに検索
タグ
謝辞
ヒントを得たファイル: Real Time Object Detection using Deep Learning.
ヒントを与えたファイル: Principal Component Analysis (PCA) on LANDSAT-8 imagery, Linear Regression plot with Confidence Intervals in MATLAB, Verifying convolution theorem in image processing (2-D)
Community Treasure Hunt
Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!
Start Hunting!GitHub の既定のブランチを使用するバージョンはダウンロードできません
バージョン | 公開済み | リリース ノート | |
---|---|---|---|
1.0.5 | Added video link. |
|
|
1.0.4 | Link update |
|
|
1.0.3 |
|
||
1.0.2 | GitHub upload |
|
|
1.0.1 | Increases the no. of acceptable image format. |
||
1.0.0 |
この GitHub アドオンでの問題を表示または報告するには、GitHub リポジトリにアクセスしてください。
この GitHub アドオンでの問題を表示または報告するには、GitHub リポジトリにアクセスしてください。