효율적인 이미지 분류를 위해 OpenCV와 SVM을 어떻게 사용할 수 있습니까?

OpenCV와 SVM을 이용한 이미지 분류

OpenCV와 SVM을 이미지 분류에 활용하기 위해서는 일련의 단계를 거쳐야 합니다. 먼저, 각 이미지에서 추출된 특징들로 구성된 학습 매트릭스를 구성해야 합니다. 이 행렬은 이미지를 나타내는 각 행으로 구성되며, 각 열은 해당 이미지의 특징에 해당합니다. 이미지는 2차원이므로 1차원 행렬로 변환해야 합니다. 각 행의 길이는 이미지 영역과 동일하며 이는 모든 이미지에서 일관되어야 합니다.

예를 들어 5개의 4x3 픽셀 이미지가 훈련에 사용되는 경우 5개의 행(1개)으로 구성된 훈련 행렬 각 이미지마다) 및 12개의 열(3x4 = 12)이 필요합니다. 해당 이미지의 데이터로 각 행을 "채우는" 동안 매핑을 사용하여 2D 이미지 행렬의 각 요소를 학습 행렬의 해당 행에 있는 특정 위치에 할당합니다.

동시에, 각 훈련 이미지에 대해 레이블을 설정해야 합니다. 이는 각 요소가 2차원 훈련 행렬의 행에 해당하는 1차원 행렬을 사용하여 수행됩니다. 다양한 클래스를 나타내기 위해 값을 할당할 수 있습니다(예: 눈이 아닌 경우 -1, 눈인 경우 1). 이러한 값은 훈련 데이터의 디렉터리 구조를 고려하여 각 이미지를 평가하는 데 사용되는 루프 내에서 설정할 수 있습니다.

훈련 행렬과 레이블을 생성한 후에는 SVM 매개변수를 구성해야 합니다. CvSVMParams 개체가 선언되고 svm_type 및 kernel_type과 같은 특정 값이 설정됩니다. 이러한 매개변수는 OpenCV 지원 벡터 머신 소개에 제안된 대로 프로젝트 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다.

매개변수가 구성되면 CvSVM 개체가 생성되고 제공된 데이터에 대해 학습됩니다. 데이터 세트의 크기에 따라 이 프로세스는 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 그러나 훈련이 완료되면 훈련된 SVM을 나중에 사용하기 위해 저장할 수 있으므로 매번 재훈련할 필요가 없습니다.

훈련된 SVM을 사용하여 이미지를 평가하려면 이미지를 읽고 1차원 이미지로 변환합니다. 행렬로 변환되어 svm.predict()에 전달됩니다. 이 함수는 훈련 중에 할당된 레이블을 기반으로 값을 반환합니다. 또는 앞서 정의한 훈련 행렬과 동일한 형식으로 행렬을 생성하고 이를 인수로 전달하여 여러 이미지를 동시에 평가할 수 있습니다. 이러한 경우 svm.predict()에 의해 다른 반환 값이 생성됩니다.

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