OpenCV と SVM を効果的な画像分類にどのように使用できますか?

画像分類に OpenCV と SVM を利用する

コンピューター ビジョンと機械学習の最近の進歩により、驚くべき精度で画像を分類できるようになりました。このガイドでは、業界標準のオープンソース ライブラリである OpenCV、およびサポート ベクター マシン (SVM) を活用して画像内のピクセル値を効果的に分類する方法を説明します。

ステップ 1: 画像の前処理と特徴抽出

SVM モデルをトレーニングするには、画像を数値特徴に変換する必要があります。これには、各行が画像を表し、各列がピクセル値に対応するトレーニング行列の作成が含まれます。 2D 画像を 1D ベクトルに変換するには、画像のピクセルを単一の行に再形成します。トレーニング行列には、画像の総数と同じ数の行と、画像のピクセル領域と同じ数の列が必要であることに注意してください。

ステップ 2: トレーニング画像のラベル付け

トレーニングには適切なラベル付けが不可欠です。トレーニング行列の各行は、それが表すクラスに従ってラベルを付ける必要があります。画像にクラスに関連する部分 (目など) が含まれている場合は、肯定的なラベルを割り当てます。それ以外の場合は、ネガティブなラベルを割り当てます。このラベル付けプロセスにより、SVM が異なるイメージ クラスを区別できるようになります。

ステップ 3: SVM の構築

SVM の構築にはパラメータを設定する必要があります。これらのパラメータを調整してモデルのパフォーマンスを最適化します。トレーニングが完了したら、SVM を保存してロードし、将来使用することができます。

ステップ 4: 新しい画像のテスト

テストには、新しい画像を 1D ベクトルに変換することが含まれます。トレーニングプロセスへ。このベクトルをトレーニング済み SVM の detect() 関数に渡します。 SVM は、新しい画像に対して予測したクラスに基づいてラベルを返します。

結論

OpenCV と SVM を組み合わせることで、画像分類のための強力なソリューションが提供されます。この記事で説明する手順に従うことで、このフレームワークを利用してピクセルを分類し、物体検出、顔認識、医療画像分析などの高度なアプリケーションを可能にすることができます。

以上がOpenCV と SVM を効果的な画像分類にどのように使用できますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。