OpenCV 中SVM 訓(xùn)練的圖像特徵提取
在使用支援向量機(jī)(SVM) 的圖像分類任務(wù)中，特徵提取起至關(guān)重要的作用在模型性能方面。借助 OpenCV，我們可以利用高效的演算法將原始像素資料轉(zhuǎn)換為有意義的特徵，從而促進(jìn) SVM 訓(xùn)練。
要從影像中提取特徵以在OpenCV 中進(jìn)行SVM 訓(xùn)練，我們可以按照以下步驟操作：
1.將影像轉(zhuǎn)換為一維矩陣：
由於SVM 需要單維格式的輸入數(shù)據(jù)，因此我們必須將影像轉(zhuǎn)換為一維矩陣。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，我們可以使用reshape() 函數(shù)將影像資料展平為一行：
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_flattened = np.reshape(img, (1, -1))
2.建立訓(xùn)練矩陣：
SVM 的訓(xùn)練矩陣包含一組行，每行代表影像擷取的特徵。使用所需的行數(shù)（影像數(shù)）和列數(shù)（特徵總數(shù)）初始化矩陣。
training_matrix = np.zeros((num_images, num_features))
3.填充訓(xùn)練矩陣：
迭代每個影像並使用擷取的特徵填充訓(xùn)練矩陣。這可以透過迭代影像像素並將其灰階值分配給矩陣中的對應(yīng)元素來完成：
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。標(biāo)籤：
為訓(xùn)練矩陣中的每個影像分配類別標(biāo)籤。這涉及創(chuàng)建一個與訓(xùn)練矩陣的行相對應(yīng)的單獨(dú)的一維標(biāo)籤矩陣，並為每個圖像設(shè)定標(biāo)籤。
5.訓(xùn)練SVM：
訓(xùn)練資料準(zhǔn)備好後，我們可以使用擷取的特徵來訓(xùn)練SVM。這涉及設(shè)定 SVM 參數(shù)（如 svm_type 和 kernel_type）並初始化 SVM 物件。
svm = cv2.ml.SVM_create() svm.train(training_matrix, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)
經(jīng)過訓(xùn)練，SVM 可以透過從新影像中提取特徵並預(yù)測其標(biāo)籤來用於分類任務(wù)。
以上是如何使用 OpenCV 提取影像特徵以進(jìn)行 SVM 訓(xùn)練？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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