OpenCV를 사용하여 SVM 훈련을 위한 이미지 특징을 추출하려면 어떻게 해야 합니까?

OpenCV에서 SVM 훈련을 위한 이미지 특징 추출

SVM(Support Vector Machine)을 사용한 이미지 분류 작업에서 특징 추출은 중요한 역할을 합니다. 모델 성능에서. OpenCV를 사용하면 효율적인 알고리즘을 활용하여 원시 픽셀 데이터를 SVM 교육을 용이하게 하는 의미 있는 기능으로 변환할 수 있습니다.

OpenCV에서 SVM 교육을 위해 이미지에서 기능을 추출하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 이미지를 1D 매트릭스로 변환:

SVM에는 1차원 형식의 입력 데이터가 필요하므로 이미지를 1D 매트릭스로 변환해야 합니다. 이를 달성하기 위해 reshape() 함수를 사용하여 이미지 데이터를 단일 행으로 병합할 수 있습니다:

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_flattened = np.reshape(img, (1, -1))

2. 훈련 행렬 구성:

SVM의 훈련 행렬은 각각 이미지에서 추출된 특징을 나타내는 일련의 행으로 구성됩니다. 원하는 행 수(이미지 수)와 열 수(전체 기능 수)로 행렬을 초기화합니다.

training_matrix = np.zeros((num_images, num_features))

3. 훈련 행렬 채우기:

각 이미지를 반복하고 추출된 특징으로 훈련 행렬을 채웁니다. 이는 이미지 픽셀을 반복하고 해당 회색조 값을 행렬의 해당 요소에 할당하여 수행할 수 있습니다.

for i in range(num_images):
    img = cv2.imread(f'image{i}.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img_flattened = np.reshape(img, (1, -1))
    training_matrix[i, :] = img_flattened

4. 라벨링:

훈련 매트릭스의 각 이미지에 클래스 라벨을 할당합니다. 여기에는 학습 행렬의 행에 해당하는 별도의 1D 레이블 행렬을 생성하고 각 이미지에 대한 레이블을 설정하는 작업이 포함됩니다.

5. SVM 훈련:

훈련 데이터가 준비되면 추출된 특징을 사용하여 SVM을 훈련할 수 있습니다. 여기에는 svm_type 및 kernel_type과 같은 SVM 매개변수를 설정하고 SVM 개체를 초기화하는 작업이 포함됩니다.

svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.train(training_matrix, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)

학습이 완료되면 SVM은 새 이미지에서 특징을 추출하고 해당 레이블을 예측하여 분류 작업에 사용할 수 있습니다.

위 내용은 OpenCV를 사용하여 SVM 훈련을 위한 이미지 특징을 추출하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!