효과적인 이미지 분류를 위해 OpenCV와 SVM을 어떻게 사용할 수 있습니까?

이미지 분류를 위해 OpenCV 및 SVM 사용

OpenCV에서 SVM을 사용하여 이미지 읽기, 학습용 특징 추출, 새 이미지 테스트 등을 수행할 수 있습니다. 복잡한 작업. 이 글의 목표는 다음 단계에 대한 포괄적인 가이드를 제공하는 것입니다.

이미지 읽기

OpenCV로 이미지를 읽으려면 imread() 함수를 사용할 수 있습니다.

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

특징 추출

다음으로 이미지에서 특징을 추출하려면 다음과 같은 다양한 기술을 사용할 수 있습니다.

• 색상 변환: 이미지를 다양한 색상 공간(예: 회색조, HSV)으로 변환하여 다양한 색상을 캡처할 수 있습니다.
• 히스토그램: 색상 강도, 그라데이션, 또는 기타 특성 분포.
• PCA 분석: 주성분 분석을 적용하여 차원을 줄입니다.

SVM 교육

1. 훈련 준비 데이터: 주어진 답변에 설명된 대로 모든 이미지를 1D 행렬로 변환합니다.
2. 훈련 행렬 구성: 1D 행렬의 데이터를 2D 훈련 행렬의 행으로 배열합니다.
3. 레이블 매트릭스 생성: 데이터에 레이블을 할당합니다(예: -1 비곡선, 곡선의 경우 1).
4. SVM 매개변수 설정: SVM 유형, 커널 및 기타 매개변수를 정의합니다.
5. SVM 학습: 훈련 데이터와 라벨을 사용하여 SVM을 훈련합니다.

테스트 새 이미지

1. 테스트 이미지 읽기: imread()를 사용하여 테스트 이미지를 로드합니다.
2. 1D 매트릭스로 변환: 이미지를 1D 매트릭스로 변환합니다.
3. 예측 레이블: 훈련된 SVM에 행렬을 전달하여 예측(예: 곡선 또는 비곡선)을 얻습니다.

훈련 행렬 레이블 지정

이미지의 픽셀이 서로 다른 클래스에 속하는 경우 각 행의 주요 클래스를 기반으로 훈련 행렬의 행에 레이블을 할당할 수 있습니다. 예를 들어, 2x5 행렬에 다음이 포함되어 있고

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

픽셀 {1,1}, {1,4}가 곡선에 속하는 경우 첫 번째 행에 레이블 1을 할당하고 행에 0을 할당할 수 있습니다. 두 번째 행은 각 행의 픽셀 대부분이 해당 클래스에 속하기 때문입니다.

위 내용은 효과적인 이미지 분류를 위해 OpenCV와 SVM을 어떻게 사용할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!