Comment OpenCV et SVM peuvent-ils être utilisés pour une classification efficace des images ?

Utiliser OpenCV et SVM pour la classification d'images

La lecture d'images, l'extraction de fonctionnalités pour la formation et le test de nouvelles images à l'aide de SVM dans OpenCV peuvent être un tâche complexe. Cet article a pour objectif de fournir un guide complet de ces étapes :

Lecture d'images

Pour lire une image avec OpenCV, vous pouvez utiliser la fonction imread() :

Mat img = imread("image.jpg");

Extraction de fonctionnalités

Pour extraire des fonctionnalités d'une image, vous pouvez utiliser divers techniques, telles que :

• Conversion des couleurs : Convertissez l'image en différents espaces colorimétriques (par exemple, niveaux de gris, HSV) pour capturer différents aspects.
• Histogrammes : Calculez des histogrammes d'intensités de couleur, de dégradés ou d'autres caractéristiques distributions.
• Analyse PCA :Réduire la dimensionnalité en appliquant l'analyse en composantes principales.

Formation du SVM

1. Préparer les données de formation : Convertissez toutes les images en matrices 1D comme décrit dans le document donné réponse.
2. Construire une matrice de formation : Organisez les données des matrices 1D sous forme de lignes dans une matrice de formation 2D.
3. Créer une matrice d'étiquettes : Attribuer étiquettes aux données (par exemple, -1 pour les non-courbes, 1 pour courbe).
4. Définir les paramètres SVM : Définir le type de SVM, le noyau et d'autres paramètres.
5. Entraîner SVM : Entraîner le SVM à l'aide de la données et étiquettes d'entraînement.

Tests Nouveau Images

1. Lire l'image de test : Chargez l'image de test à l'aide de imread().
2. Convertir en matrice 1D : Transformer l'image dans une matrice 1D.
3. Predict Label : Transmettez la matrice aux personnes formées SVM pour obtenir une prédiction (par exemple, courbe ou non-courbe).

Matrice de formation à l'étiquetage

Lorsque les pixels d'une image appartiennent à des classes différentes, vous pouvez attribuer des étiquettes aux lignes de la matrice de formation en fonction de la classe dominante dans chaque ligne. Par exemple, si une matrice 2x5 contient :

[1,1 1,2 1,3 1,4 1,5]
[2,1 2,2 2,3 2,4 2,5]

Et les pixels {1,1}, {1,4} appartiennent à une courbe, vous pouvez attribuer une étiquette de 1 à la première ligne et de 0 à la deuxième ligne, car la majorité des pixels de chaque ligne appartiennent à cette classe.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!