OpenCV 中SVM 訓練的圖像特徵提取
在使用支援向量機(SVM) 的圖像分類任務中，特徵提取起至關重要的作用在模型性能方面。借助 OpenCV，我們可以利用高效的演算法將原始像素資料轉換為有意義的特徵，從而促進 SVM 訓練。
要從影像中提取特徵以在OpenCV 中進行SVM 訓練，我們可以按照以下步驟操作：
1.將影像轉換為一維矩陣：
由於SVM 需要單維格式的輸入數據，因此我們必須將影像轉換為一維矩陣。為了實現這一點，我們可以使用reshape() 函數將影像資料展平為一行：
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_flattened = np.reshape(img, (1, -1))2.建立訓練矩陣：
SVM 的訓練矩陣包含一組行，每行代表影像擷取的特徵。使用所需的行數（影像數）和列數（特徵總數）初始化矩陣。
training_matrix = np.zeros((num_images, num_features))
3.填充訓練矩陣：
迭代每個影像並使用擷取的特徵填充訓練矩陣。這可以透過迭代影像像素並將其灰階值分配給矩陣中的對應元素來完成：
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_flattened4。標籤：
為訓練矩陣中的每個影像分配類別標籤。這涉及創建一個與訓練矩陣的行相對應的單獨的一維標籤矩陣，並為每個圖像設定標籤。
5.訓練SVM：
訓練資料準備好後，我們可以使用擷取的特徵來訓練SVM。這涉及設定 SVM 參數（如 svm_type 和 kernel_type）並初始化 SVM 物件。
svm = cv2.ml.SVM_create() svm.train(training_matrix, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)
經過訓練，SVM 可以透過從新影像中提取特徵並預測其標籤來用於分類任務。
以上是如何使用 OpenCV 提取影像特徵以進行 SVM 訓練？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
