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OpenCV を使用して SVM トレーニング用の畫像特徴を抽出するにはどうすればよいですか?

Dec 10, 2024 am 11:28 AM

How Can I Extract Image Features for SVM Training Using OpenCV?

OpenCV での SVM トレーニングのための畫像特徴抽出

サポート ベクター マシン (SVM) を使用した畫像分類タスクでは、特徴抽出が重要な役割を果たしますモデルのパフォーマンスで。 OpenCV を使用すると、効率的なアルゴリズムを活用して、生のピクセル データを、SVM トレーニングを容易にする意味のある特徴に変換できます。

OpenCV で SVM トレーニング用に畫像から特徴を抽出するには、以下の手順に従います。

1.畫像を 1D 行列に変換:

SVM は 1 次元形式の入力データを必要とするため、畫像を 1D 行列に変換する必要があります。これを?qū)g現(xiàn)するには、reshape() 関數(shù)を使用して畫像データを 1 つの行に平坦化します:

import numpy as np
import cv2

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

2。トレーニング行列の構(gòu)築:

SVM のトレーニング行列は行のセットで構(gòu)成され、各行は畫像の抽出された特徴を表します。必要な行數(shù) (畫像の數(shù)) と列數(shù) (特徴の総數(shù)) を使用して行列を初期化します。

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

3.トレーニング行列の入力:

各畫像を反復(fù)処理し、抽出された特徴をトレーニング行列に入力します。これは、畫像ピクセルを反復(fù)処理し、そのグレースケール値を行列內(nèi)の対応する要素に割り當(dāng)てることで実行できます:

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。ラベリング:

トレーニング マトリックスの各畫像にクラス ラベルを割り當(dāng)てます。これには、トレーニング行列の行に対応する個(gè)別の 1D ラベル行列の作成と、各畫像のラベルの設(shè)定が含まれます。

5. SVM のトレーニング:

トレーニング データの準(zhǔn)備ができたら、抽出された特徴を使用して SVM をトレーニングできます。これには、svm_type や kernel_type などの SVM パラメータの設(shè)定と、SVM オブジェクトの初期化が含まれます。

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

一度トレーニングされた SVM は、新しい畫像から特徴を抽出し、そのラベルを予測することにより、分類タスクに使用できます。

以上がOpenCV を使用して SVM トレーニング用の畫像特徴を抽出するにはどうすればよいですか?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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c多型:関數(shù)は一種の多型を過負(fù)荷にしていますか? c多型:関數(shù)は一種の多型を過負(fù)荷にしていますか? Jun 20, 2025 am 12:05 AM

はい、関數(shù)の過負(fù)荷はCの多型形態(tài)であり、特に時(shí)間の多型をコンパイルします。 1。関數(shù)の過負(fù)荷により、同じ名前が異なるパラメーターリストを持つ複數(shù)の関數(shù)が許可されます。 2。コンパイラは、提供されたパラメーターに基づいてコンパイル時(shí)間に呼び出す関數(shù)を決定します。 3.ランタイムの多型とは異なり、機(jī)能過負(fù)荷は実行時(shí)に余分なオーバーヘッドがなく、実裝が簡単ですが、柔軟性が低くなります。

Cのさまざまな種類の多型は何ですか?説明した Cのさまざまな種類の多型は何ですか?説明した Jun 20, 2025 am 12:08 AM

Cには、コンパイルタイム多型とランタイム多型の2つの主要な多型タイプがあります。 1.コンピレーション時(shí)間の多型は、関數(shù)の過負(fù)荷とテンプレートを通じて実裝され、高い効率を提供しますが、コード膨満につながる可能性があります。 2。ランタイムの多型は、仮想関數(shù)と継承を通じて実裝され、柔軟性を提供しますが、パフォーマンスオーバーヘッドを提供します。

C:多型は本當(dāng)に便利ですか? C:多型は本當(dāng)に便利ですか? Jun 20, 2025 am 12:01 AM

はい、Cの多型は非常に便利です。 1)新しいタイプを簡単に追加できる柔軟性を提供します。 2)コードの再利用を促進(jìn)し、重複を減らします。 3)メンテナンスを簡素化し、コードの拡張と適応が容易になります。パフォーマンスとメモリ管理の課題にもかかわらず、その利點(diǎn)は複雑なシステムで特に重要です。

C Destructors:一般的なエラー C Destructors:一般的なエラー Jun 20, 2025 am 12:12 AM

c Destructorscanleadtoseveralcommonerrors.toavoidhem:1)preventdobledeletionbysettingpointerstonullptrorusings.2)handleExceptionSeptionsEnterstructorsbyCatchingingthem.3)usevirtualDestructorurcorurcorurcorructorsinbaseclasseClassessoperproperpolymorphictedestruction.4

Cの多型:例を備えた包括的なガイド Cの多型:例を備えた包括的なガイド Jun 21, 2025 am 12:11 AM

Cの多型は、ランタイム多型とコンパイル時(shí)間の多型に分けられます。 1.ランタイムの多型は仮想関數(shù)を通じて実裝され、正しい方法を?qū)g行時(shí)に動(dòng)的に呼び出すことができます。 2。コンパイル時(shí)間の多型は、関數(shù)の過負(fù)荷とテンプレートを通じて実裝され、より高いパフォーマンスと柔軟性を提供します。

c Pythonを知っている人のためのチュートリアル c Pythonを知っている人のためのチュートリアル Jul 01, 2025 am 01:11 AM

Pythonの移籍を研究する人は、最も直接的な混亂を抱えています。なぜPythonのように書くことができないのですか?構(gòu)文はより複雑ですが、基礎(chǔ)となる制御機(jī)能とパフォーマンスの利點(diǎn)を提供します。 1。構(gòu)文構(gòu)造の観點(diǎn)から、Cはインデントの代わりに巻き毛のブレース{}を使用してコードブロックを整理し、可変型を明示的に宣言する必要があります。 2。タイプシステムとメモリ管理の観點(diǎn)から、Cには自動(dòng)ガベージ収集メカニズムがなく、メモリを手動(dòng)で管理し、リリースのリリースに注意を払う必要があります。 RAIIテクノロジーは、リソース管理を支援できます。 3。関數(shù)とクラスの定義では、Cは修飾子、コンストラクター、デストラクタを明示的にアクセスし、オペレーターの過負(fù)荷などの高度な機(jī)能をサポートする必要があります。 4。標(biāo)準(zhǔn)ライブラリに関しては、STLは強(qiáng)力なコンテナとアルゴリズムを提供しますが、一般的なプログラミングのアイデアに適応する必要があります。 5

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