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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：

在此处输入图像描述

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：

在此处输入图像描述

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)
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2 回答 2

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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矩阵第 3 维的平均值以获得平均 2D 图像。

meanimage_A = mean(imagesA, 3);

转换为灰度图像。

meanimgA = mat2gray(meanimage_A);

我认为rot90这里不需要...

figure(1);
imshow(meanimgA, 3);
于 2012-05-14T17:21:16.387 回答
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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。

如果所有图像的大小相同，则可以使用多维数组：Matlab documentation on multidimensional arrays

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

于 2012-05-14T16:51:25.133 回答