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

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

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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;
For a detail understanding of PCA, please refer my lecture on PCA;
https://www.youtube.com/watch?v=ZLpQ6cbHxmY
Enjoy!!!

Citar como

ABHILASH SINGH (2026). Principal Component Analysis (PCA) on images in MATLAB (GUI) (https://github.com/abhilash12iec002/Principal-Component-Analysis-PCA-on-images-in-MATLAB-GUI-), GitHub. Recuperado .

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Más información sobre Dimensionality Reduction and Feature Extraction en Help Center y MATLAB Answers.

Información general

Compatibilidad con la versión de MATLAB

  • Compatible con cualquier versión

Compatibilidad con las plataformas

  • Windows
  • macOS
  • Linux

No se pueden descargar versiones que utilicen la rama predeterminada de GitHub

Versión Publicado Notas de la versión Action
1.0.5

Added video link.

1.0.4

Link update

1.0.3

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

1.0.2

GitHub upload

1.0.0

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