OpenCV と SVM を効果的な画像分類にどのように使用できますか?

画像分類に OpenCV と SVM を使用する

OpenCV で SVM を使用して画像を読み取り、トレーニング用の特徴を抽出し、新しい画像をテストすることは、複雑なタスク。この記事は、次の手順についての包括的なガイドを提供することを目的としています。

画像の読み取り

OpenCV で画像を読み取るには、imread() 関数を使用できます。

Mat img = imread("image.jpg");

特徴の抽出

抽出するには画像から特徴を抽出するには、次のようなさまざまなテクニックを使用できます。

• 色変換: 画像を異なる色空間 (グレースケール、HSV など) に変換して、さまざまな側面をキャプチャします。 .
• ヒストグラム: 色の強度のヒストグラムを計算します。
• PCA 分析: 主成分分析を適用して次元を削減します。

SVM のトレーニング

1. トレーニングの準備データ: 指定された回答の説明に従って、すべての画像を 1D 行列に変換します。
2. トレーニング行列の構築: 1D 行列のデータを 2D トレーニング行列の行として配置します。
3. ラベル マトリックスの作成: データにラベルを割り当てる(例: 非曲線の場合は -1、曲線の場合は 1)。
4. SVM パラメータの設定: SVM タイプ、カーネル、およびその他のパラメータを定義します。
5. SVM のトレーニング: トレーニング データを使用して SVM をトレーニングし、 label.

新しい画像のテスト

1. テスト画像の読み取り: imread() を使用してテスト画像を読み込みます。
2. 1D マトリックスに変換: 変換画像を 1D 行列に変換します。
3. 予測ラベル: 行列をトレーニング済み SVM に渡して、予測 (曲線または非曲線など) を取得します。

ラベル付けトレーニング行列

画像内のピクセルが異なるクラスに属している場合は、各行の支配的なクラスに基づいてトレーニング行列の行にラベルを割り当てることができます。たとえば、2x5 行列に次のものが含まれている場合:

[1,1 1,2 1,3 1,4 1,5]
[2,1 2,2 2,3 2,4 2,5]

ピクセル {1,1}、{1,4} が曲線に属している場合、最初の行に 1 のラベルを割り当て、最初の行に 0 のラベルを割り当てることができます。 2 番目の行。各行のピクセルの大部分がそのクラスに属します。

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