如何利用OpenCV和SVM進行高效率的影像分類？

使用 OpenCV 和 SVM 對影像進行分類

為了利用 OpenCV 和 SVM 進行影像分類，必須執行一系列步驟。首先，必須建立由從每個影像提取的特徵組成的訓練矩陣。此矩陣的每一行代表一個影像，而每一列對應於該影像的一個特徵。由於影像是二維的，因此需要將其轉換為一維矩陣。每行的長度將等於圖像的面積，所有圖像必須一致。

例如，如果使用五張 4x3 像素影像進行訓練，則訓練矩陣有 5 行（一個對於每個影像）並且需要 12 列（3x4 = 12）。在以對應影像的資料「填滿」每一行的過程中，採用映射將 2D 影像矩陣的每個元素分配到訓練矩陣對應行中的特定位置。

同時，必須為每個訓練影像建立標籤。這是使用一維矩陣來完成的，其中每個元素對應於二維訓練矩陣中的一行。可以指派數值來表示不同的類別（例如，-1 表示非眼睛，1 表示眼睛）。考慮到訓練資料的目錄結構，可以在用於評估每個影像的循環中設定這些值。

建立訓練矩陣和標籤後，需要設定 SVM 參數。聲明 CvSVMParams 物件並設定特定值，例如 svm_type 和 kernel_type。這些參數可以根據專案的要求進行變化，如 OpenCV 支援向量機簡介中所建議的。

配置參數後，將建立一個 CvSVM 物件並根據提供的資料進行訓練。根據資料集的大小，此過程可能非常耗時。然而，一旦訓練完成，訓練好的 SVM 可以保存以供將來使用，從而避免每次重新訓練的需要。

要使用訓練好的 SVM 評估影像，需要讀取影像並將其轉換為一維影像矩陣，並傳遞給 svm.predict()。此函數根據訓練期間指派的標籤傳回一個值。或者，可以透過建立與先前定義的訓練矩陣相同格式的矩陣並將其作為參數傳遞來同時評估多個影像。在這種情況下，svm.predict() 將產生不同的回傳值。

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