Matlab车型识别小波变换与盒维数结合的GUI实现
基于 Matlab 的小波变换和盒维数做车型识别，真的是个挺有意思的组合。前面用小波分解提特征，后面拿盒维数量复杂度，两头都不落下。加上用 GUIDE 搭了个 GUI 界面，操作起来也不费劲，点点选选就能识别车型，适合做个小 Demo 或者原型测试。
小波变换用的是多层分解，图像细节提取得比较干净，尤其适合结构感强的物体，比如车灯、轮廓这些。你会看到通过这个方法提取的特征矩阵，跟传统滤波差别挺大的，分得更细，效果也稳定。
至于盒维数，有点像给图像“算复杂度”的手段。你可以理解成：图像越复杂，数值越高，用来辅助分类还挺靠谱的。尤其是在背景复杂或者图像质量不太稳的时候，它的稳健性挺加分。
界面部分是用 Matlab 的GUIDE 工具搭的。说实话，虽然现在 App Designer 更流行，但 GUIDE 轻量、简单，适合做原型。界面里搞了个车型下拉菜单，选完图片点按钮就能识别，响应也快。
代码方面，文章里直接贴了核心段，像图像预的步骤、特征提取的调用方法都有，想直接套用也没什么门槛。比如预用到了rgb2gray、imresize这些基础函数，识别逻辑也比较清晰。
场景上嘛，拿来做停车场系统、高速路车流都蛮合适的。如果你项目里有摄像头或者采集设备，后期还能扩展成实时识别。作者也建议，可以再引入颜色矩之类的特征，提升精度。
如果你刚开始研究图像识别或者想找点实战素材练手，这个项目还是挺推荐的。逻辑清楚、可操作性强，搞清楚流程后，改成你自己的应用也不难。
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