Bagaimanakah OpenCV dan SVM Boleh Digunakan untuk Pengelasan Imej Berkesan?

Menggunakan OpenCV dan SVM untuk Klasifikasi Imej

Membaca imej, mengekstrak ciri untuk latihan dan menguji imej baharu menggunakan SVM dalam OpenCV boleh menjadi tugas yang kompleks. Artikel ini bertujuan untuk menyediakan panduan komprehensif untuk langkah-langkah berikut:

Membaca Imej

Untuk membaca imej dengan OpenCV, anda boleh menggunakan fungsi imread():

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

Mengekstrak Ciri

Untuk mengekstrak ciri daripada imej, anda boleh menggunakan pelbagai teknik, seperti:

• Penukaran Warna: Tukar imej kepada ruang warna yang berbeza (cth., skala kelabu, HSV) untuk menangkap aspek yang berbeza.
• Histogram: Kira histogram keamatan warna, kecerunan atau lain-lain pengedaran ciri.
• Analisis PCA: Kurangkan dimensi dengan menggunakan Analisis Komponen Utama.

Melatih SVM

1. Sediakan Data Latihan: Tukar semua imej kepada Matriks 1D seperti yang diterangkan dalam jawapan yang diberikan.
2. Bina Matriks Latihan: Susun data daripada matriks 1D sebagai baris dalam matriks latihan 2D.
3. Buat Matriks Label: Berikan label pada data (cth., -1 untuk bukan lengkung, 1 untuk lengkung).
4. Tetapkan Parameter SVM: Tentukan jenis SVM, kernel dan parameter lain.
5. Latih SVM: Latih SVM menggunakan data latihan dan label.

Menguji Baharu Imej

1. Baca Imej Ujian: Muatkan imej ujian menggunakan imread().
2. Tukar kepada Matriks 1D: Transform imej ke dalam matriks 1D.
3. Ramalkan Label: Hantar matriks kepada SVM terlatih untuk mendapatkan ramalan (cth., lengkung atau bukan lengkung).

Matriks Latihan Pelabelan

Apabila piksel dalam imej tergolong dalam kelas yang berbeza, anda boleh menetapkan label pada baris matriks latihan berdasarkan kelas dominan dalam setiap barisan. Contohnya, jika matriks 2x5 mengandungi:

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

Dan piksel {1,1}, {1,4} tergolong dalam lengkung, anda boleh menetapkan label 1 pada baris pertama dan 0 kepada baris kedua, kerana majoriti piksel dalam setiap baris tergolong dalam kelas tersebut.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah OpenCV dan SVM Boleh Digunakan untuk Pengelasan Imej Berkesan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!