Question

从http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/找到了SIFT功能的Matlab实现。在stackoverflow的帮助下。我想将功能保存到.mat文件。特征是圆度，颜色，二进制图像中没有白色像素数和筛选功能。对于筛选功能，我在上面的代码中使用了描述符{[siftImage，descriptors，locs] = sift（filteredImg）}所以我的特征向量现在是FeaturesTest = [roundness，nWhite，color，descriptors，outputs];使用save（'features.mat'，'Features'）将其保存到.mat文件时;它给出了一个错误。
错误是这样的。

???使用==＆gt;时出错horzcat CAT 参数维度不是是一致的。 ==＆gt;中的错误 user_interface＆gt; 336处的extract_features FeaturesTest = [圆度，nWhite，颜色，描述符，输出];

据我所知，我认为问题是描述符特征向量大小。它是＆lt; 14x128 double＆gt;。这个功能有14行，其他行只有一行在.mat文件中。如何将此特征向量与我的其他功能一起保存到.mat文件中？

等待回复。提前谢谢。

Answer 1

根据我的理解，您似乎试图将变量roundness，nWhite，color，descriptors和outputs放入单个向量，所有变量都有唯一的维度。

使用单元格或结构来存储数据可能会更好。要将数据存储在单元格中，只需将方括号更改为花括号，如下所示：

FeaturesTest = {roundness, nWhite, color, descriptors, outputs};

但是，这需要您记住将数据从.mat文件中拉出时哪些单元格。结构可能对您更有用：

FeaturesTest.roundness = roundness;
FeaturesTest.nWhite = nWhite;
FeaturesTest.color = color;
FeaturesTest.descriptors = descriptors;
FeaturesTest.outputs = outputs;

然后，当您加载.mat文件时，所有数据都将包含在该结构中，您可以轻松地引用该结构。如果您只需要查看颜色变量，则可以键入FeaturesTest.color，按Enter键，然后显示变量。或者，您可以通过在工作区窗口中双击来浏览结构。

或者，你可以像这样使用save命令：

save(filename,roundness, nWhite, color, descriptors, outputs)

希望这有帮助。

如何使用神经网络保存筛选特征向量进行分类

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