python机器视觉目标分类

机器视觉目标分类是指对于一幅图像，确定该图像属于哪一个类别。在Python中，有多种库和框架可以用于机器视觉目标分类，最常用的是OpenCV和TensorFlow。使用OpenCV可以进行图像处理和特征提取，而TensorFlow则提供了训练和预测机器学习模型的功能。

在机器视觉目标分类中，通常的步骤有：
1. 数据准备：收集并准备图像数据集，包括不同类别的图像。
2. 特征提取：使用特征提取算法提取图像中的特征，例如颜色、纹理、形状等。
3. 模型训练：使用训练数据集训练机器学习模型，例如支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。
4. 模型评估：使用测试数据集评估模型的性能，例如计算准确率、召回率等指标。
5. 目标分类：使用训练好的模型对新的图像进行分类，预测图像所属的类别。