Comment puis-je extraire les fonctionnalités d'image pour la formation SVM à l'aide d'OpenCV ?

Extraction de caractéristiques d'image pour la formation SVM dans OpenCV

Dans les tâches de classification d'images utilisant des machines à vecteurs de support (SVM), l'extraction de caractéristiques joue un rôle essentiel dans les performances du modèle. Avec OpenCV, nous pouvons exploiter des algorithmes efficaces pour transformer les données brutes de pixels en fonctionnalités significatives qui facilitent la formation SVM.

Pour extraire des fonctionnalités des images pour la formation SVM dans OpenCV, nous pouvons suivre les étapes ci-dessous :

1. Convertir l'image en matrice 1D :

Étant donné que les SVM nécessitent des données d'entrée dans un format unidimensionnel, nous devons convertir nos images en matrices 1D. Pour y parvenir, nous pouvons utiliser la fonction reshape() pour aplatir les données de l'image en une seule ligne :

import numpy as np
import cv2

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

2. Construire une matrice de formation :

La matrice de formation pour SVM comprend un ensemble de lignes, chacune représentant les caractéristiques extraites d'une image. Initialisez une matrice avec le nombre de lignes (nombre d'images) et de colonnes souhaité (nombre total de fonctionnalités).

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

3. Remplir la matrice de formation :

Parcourez chaque image et remplissez la matrice de formation avec les fonctionnalités extraites. Cela peut être fait en parcourant les pixels de l'image et en attribuant leurs valeurs en niveaux de gris aux éléments correspondants dans la matrice :

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. Étiquetage :

Attribuez des étiquettes de classe à chaque image dans la matrice de formation. Cela implique de créer une matrice d'étiquettes 1D distincte qui correspond aux lignes de la matrice de formation et de définir les étiquettes pour chaque image.

5. Entraîner SVM :

Une fois les données d'entraînement prêtes, nous pouvons entraîner le SVM à l'aide des fonctionnalités extraites. Cela implique de définir des paramètres SVM tels que svm_type et kernel_type et d'initialiser un objet SVM.

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

Une fois entraîné, le SVM peut être utilisé pour des tâches de classification en extrayant des caractéristiques de nouvelles images et en prédisant leurs étiquettes.

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!