Principal Component Analysis (PCA) on images in MATLAB (GUI)

Version 1.0.5 (12,2 Mo) par ABHILASH SINGH
Principal Component Analysis (PCA) on images in MATLAB (GUI)
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Mise à jour 17 jan. 2020
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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;
https://medium.com/@abhilash.singh/principal-component-analysis-pca-on-images-in-matlab-a-graphical-user-interface-gui-3d4999ddd0d0
For a detail understanding of PCA, please refer my lecture on PCA;
https://www.youtube.com/watch?v=ZLpQ6cbHxmY
Enjoy!!!

Citation pour cette source

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. Extrait(e) le .

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Créé avec R2019b
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Plateformes compatibles
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https://medium.com/@abhilash.singh/principal-component-analysis-pca-on-images-in-matlab-a-graphical-user-interface-gui-3d4999ddd0d0
1.0.2

GitHub upload
1.0.1

Increases the no. of acceptable image format.
1.0.0

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