opencv svm python
时间: 2023-10-12 19:06:11 浏览: 38
在使用OpenCV进行SVM分类的Python代码中,首先需要初始化SVM并设置训练参数。接下来,需要编写一个函数来生成图片的HOG图作为SVM的输入。该函数会将图片分成四个部分,并生成方向直方图作为特征向量。最后,将图像数据准备好,包括读取测试图像、进行尺寸调整和灰度化处理,并将其转换为特征向量。然后,加载预训练的模型并进行降维处理。最后,使用分类器进行预测并输出结果。
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opencv svm分类图片
使用 OpenCV 进行 SVM 图像分类的一般步骤如下:
1. 收集图像数据集并进行标注。
2. 提取图像特征,例如使用 HOG 特征、SIFT 特征等。
3. 将特征向量和对应的标签作为训练数据,使用 SVM 进行训练。
4. 使用训练好的 SVM 对新的图像进行分类。
以下是一个简单的 SVM 图像分类的 Python 代码示例:
```python
# 导入必要的库
import cv2
import numpy as np
# 加载图像数据集并进行标注
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
img3 = cv2.imread('img3.jpg')
img4 = cv2.imread('img4.jpg')
labels = np.array([1, 1, -1, -1])
# 提取图像特征,这里使用 HOG 特征
winSize = (64, 128)
blockSize = (16, 16)
blockStride = (8, 8)
cellSize = (8, 8)
nbins = 9
hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins)
features = []
for img in [img1, img2, img3, img4]:
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
feature = hog.compute(gray)
features.append(feature)
# 将特征向量和标签作为训练数据
X_train = np.array(features).squeeze()
y_train = labels
# 训练 SVM
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.train(X_train, cv2.ml.ROW_SAMPLE, y_train)
# 对新的图像进行分类
img5 = cv2.imread('img5.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img5, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
feature = hog.compute(gray)
result = svm.predict(feature.T)
print(result)
```
在这个示例中,我们使用了 HOG 特征提取方法,并将其作为 SVM 的输入。我们使用 `cv2.ml.SVM_create()` 创建了一个 SVM 实例,并使用 `setType()` 和 `setKernel()` 方法设置了 SVM 的类型和核函数。然后,我们使用 `train()` 方法训练 SVM 并使用 `predict()` 方法对新的图像进行分类。
opencv hog python
以下是使用OpenCV在Python中实现HOG(Histogram of Oriented Gradients)的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 创建HOG对象
hog = cv2.HOGDescriptor()
# 设置SVM分类器
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
# 检测行人
boxes, weights = hog.detectMultiScale(image, winStride=(8, 8), padding=(8, 8), scale=1.05)
# 绘制检测结果
for (x, y, w, h) in boxes:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("HOG", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用了OpenCV的HOGDescriptor类来实现HOG特征的计算和行人检测。首先,我们创建了一个HOG对象,并设置了默认的SVM分类器。然后,我们使用`detectMultiScale`函数来检测图像中的行人,并返回检测到的边界框和权重。最后,我们在原始图像上绘制检测结果,并显示出来。