Wie können OpenCV und SVM für eine effiziente Bildklassifizierung verwendet werden?

Verwendung von OpenCV und SVM zur Klassifizierung von Bildern

Um OpenCV und SVM für die Bildklassifizierung zu verwenden, müssen eine Reihe von Schritten unternommen werden. Zunächst muss eine Trainingsmatrix erstellt werden, die aus den aus jedem Bild extrahierten Merkmalen besteht. Diese Matrix wird gebildet, wobei jede Zeile ein Bild darstellt, während jede Spalte einem Merkmal dieses Bildes entspricht. Da die Bilder zweidimensional sind, ist es notwendig, sie in eine eindimensionale Matrix umzuwandeln. Die Länge jeder Zeile entspricht der Fläche des Bildes, die über alle Bilder hinweg konsistent sein muss.

Wenn beispielsweise fünf 4x3-Pixel-Bilder für das Training verwendet werden, wird eine Trainingsmatrix mit 5 Zeilen (eine für jedes Bild) und 12 Spalten (3x4 = 12) sind erforderlich. Während des „Auffüllens“ jeder Zeile mit Daten aus dem entsprechenden Bild wird eine Zuordnung verwendet, um jedes Element der 2D-Bildmatrix seiner spezifischen Position in der entsprechenden Zeile der Trainingsmatrix zuzuordnen.

Gleichzeitig wird Für jedes Trainingsbild müssen Beschriftungen erstellt werden. Dies erfolgt mithilfe einer eindimensionalen Matrix, wobei jedes Element einer Zeile in der zweidimensionalen Trainingsmatrix entspricht. Werte können zugewiesen werden, um verschiedene Klassen darzustellen (z. B. -1 für Nicht-Auge und 1 für Auge). Diese Werte können innerhalb der Schleife zur Auswertung jedes Bildes unter Berücksichtigung der Verzeichnisstruktur der Trainingsdaten festgelegt werden.

Nach dem Erstellen der Trainingsmatrix und der Beschriftungen müssen die SVM-Parameter konfiguriert werden. Ein CvSVMParams-Objekt wird deklariert und bestimmte Werte werden festgelegt, z. B. svm_type und kernel_type. Diese Parameter können je nach Projektanforderungen variiert werden, wie in der OpenCV-Einführung in Support Vector Machines vorgeschlagen.

Mit den konfigurierten Parametern wird ein CvSVM-Objekt erstellt und anhand der bereitgestellten Daten trainiert. Abhängig von der Größe des Datensatzes kann dieser Vorgang zeitaufwändig sein. Sobald das Training jedoch abgeschlossen ist, kann die trainierte SVM für die zukünftige Verwendung gespeichert werden, sodass nicht jedes Mal eine erneute Schulung erforderlich ist.

Um Bilder mithilfe der trainierten SVM auszuwerten, wird ein Bild gelesen und in ein eindimensionales umgewandelt Matrix erstellt und an svm.predict() übergeben. Diese Funktion gibt einen Wert zurück, der auf den während des Trainings zugewiesenen Beschriftungen basiert. Alternativ können mehrere Bilder gleichzeitig ausgewertet werden, indem eine Matrix im gleichen Format wie die zuvor definierte Trainingsmatrix erstellt und als Argument übergeben wird. In solchen Fällen wird von svm.predict() ein anderer Rückgabewert erzeugt.

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