Comment OpenCV et SVM peuvent-ils être utilisés pour une classification efficace des images ?

Utiliser OpenCV et SVM pour classer les images

Afin d'utiliser OpenCV et SVM pour la classification d'images, une série d'étapes doit être suivie. Tout d’abord, une matrice de formation composée de caractéristiques extraites de chaque image doit être construite. Cette matrice est formée avec chaque ligne représentant une image, tandis que chaque colonne correspond à une caractéristique de cette image. Les images étant bidimensionnelles, il est nécessaire de les convertir en une matrice unidimensionnelle. La longueur de chaque ligne sera égale à la surface de l'image, qui doit être cohérente sur toutes les images.

Par exemple, si cinq images de 4 x 3 pixels sont utilisées pour l'entraînement, une matrice d'entraînement avec 5 lignes (une pour chaque image) et 12 colonnes (3x4 = 12) sont requises. Lors du "remplissage" de chaque ligne avec les données de l'image correspondante, un mappage est utilisé pour attribuer chaque élément de la matrice d'image 2D à son emplacement spécifique dans la ligne correspondante de la matrice d'entraînement.

Simultanément, des étiquettes doivent être établies pour chaque image de formation. Cela se fait à l'aide d'une matrice unidimensionnelle où chaque élément correspond à une ligne de la matrice d'entraînement bidimensionnelle. Des valeurs peuvent être attribuées pour représenter différentes classes (par exemple, -1 pour les non-yeux et 1 pour les yeux). Ces valeurs peuvent être définies dans la boucle utilisée pour évaluer chaque image, en tenant compte de la structure des répertoires des données d'entraînement.

Après avoir créé la matrice d'entraînement et les étiquettes, il est nécessaire de configurer les paramètres SVM. Un objet CvSVMParams est déclaré et des valeurs spécifiques sont définies, telles que svm_type et kernel_type. Ces paramètres peuvent varier en fonction des exigences du projet, comme suggéré dans l'Introduction OpenCV aux machines vectorielles de support.

Une fois les paramètres configurés, un objet CvSVM est créé et entraîné sur les données fournies. Selon la taille de l'ensemble de données, ce processus peut prendre du temps. Cependant, une fois la formation terminée, le SVM formé peut être sauvegardé pour une utilisation future, évitant ainsi le besoin de se recycler à chaque fois.

Pour évaluer les images à l'aide du SVM formé, une image est lue, transformée en une image unidimensionnelle. matrice, et transmis à svm.predict(). Cette fonction renvoie une valeur basée sur les étiquettes attribuées lors de la formation. Alternativement, plusieurs images peuvent être évaluées simultanément en créant une matrice au même format que la matrice de formation définie précédemment et en la passant comme argument. Dans de tels cas, une valeur de retour différente sera produite par svm.predict().

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!