Bagaimanakah OpenCV dan SVM Boleh Digunakan untuk Pengelasan Imej yang Cekap?

Menggunakan OpenCV dan SVM untuk Mengklasifikasikan Imej

Untuk menggunakan OpenCV dan SVM untuk pengelasan imej, satu siri langkah mesti diambil. Pertama, matriks latihan yang terdiri daripada ciri yang diekstrak daripada setiap imej mesti dibina. Matriks ini dibentuk dengan setiap baris mewakili imej, manakala setiap lajur sepadan dengan ciri imej tersebut. Memandangkan imej adalah dua dimensi, adalah perlu untuk menukarnya menjadi matriks satu dimensi. Panjang setiap baris akan sama dengan luas imej, yang mesti konsisten merentas semua imej.

Sebagai contoh, jika lima imej 4x3 piksel digunakan untuk latihan, matriks latihan dengan 5 baris (satu untuk setiap imej) dan 12 lajur (3x4 = 12) diperlukan. Semasa "mengisi" setiap baris dengan data daripada imej yang sepadan, pemetaan digunakan untuk menetapkan setiap elemen matriks imej 2D ke lokasi khususnya dalam baris matriks latihan yang sepadan.

Serentak, label mesti diwujudkan untuk setiap imej latihan. Ini dilakukan menggunakan matriks satu dimensi di mana setiap elemen sepadan dengan baris dalam matriks latihan dua dimensi. Nilai boleh ditetapkan untuk mewakili kelas yang berbeza (cth., -1 untuk bukan mata dan 1 untuk mata). Nilai ini boleh ditetapkan dalam gelung yang digunakan untuk menilai setiap imej, dengan mengambil kira struktur direktori data latihan.

Selepas mencipta matriks dan label latihan, adalah perlu untuk mengkonfigurasi parameter SVM. Objek CvSVMParams diisytiharkan dan nilai khusus ditetapkan, seperti svm_type dan kernel_type. Parameter ini boleh diubah berdasarkan keperluan projek, seperti yang dicadangkan dalam Pengenalan OpenCV untuk Menyokong Mesin Vektor.

Dengan parameter yang dikonfigurasikan, objek CvSVM dicipta dan dilatih pada data yang disediakan. Bergantung pada saiz set data, proses ini boleh memakan masa. Walau bagaimanapun, sebaik sahaja latihan selesai, SVM terlatih boleh disimpan untuk kegunaan masa hadapan, mengelakkan keperluan untuk latihan semula setiap kali.

Untuk menilai imej menggunakan SVM terlatih, imej dibaca, diubah menjadi satu dimensi matriks, dan diserahkan kepada svm.predict(). Fungsi ini mengembalikan nilai berdasarkan label yang diberikan semasa latihan. Sebagai alternatif, berbilang imej boleh dinilai secara serentak dengan mencipta matriks dalam format yang sama seperti matriks latihan yang ditakrifkan sebelum ini dan menghantarnya sebagai hujah. Dalam kes sedemikian, nilai pulangan yang berbeza akan dihasilkan oleh svm.predict().

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah OpenCV dan SVM Boleh Digunakan untuk Pengelasan Imej yang Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!