svm图像瑕疵检测特征提取python实现
时间: 2024-10-07 14:03:50 浏览: 21
在Python中,支持向量机(SVM,Support Vector Machine)常用于图像瑕疵检测中的特征提取和分类任务。以下是简要步骤:
1. **数据预处理**:
首先,对图像进行预处理,包括灰度化、噪声去除、平滑或边缘增强等操作。可以使用OpenCV库来进行这些处理。
2. **特征提取**:
SVM通常需要输入数值化的特征向量。对于图像瑕疵,可以选择局部二值模式(LBP)、方向梯度直方图(HOG)、色彩直方图、纹理描述符(如Local Binary Patterns from Three Orthogonal Planes, LBP-TOP)或深度学习生成的特征如卷积神经网络(CNN)的池化层输出。
3. **特征选择或降维**:
如果特征维度高,可能会导致训练速度慢和过拟合风险增大,这时可以使用PCA、LDA或其他降维技术减少特征的数量。
4. **训练模型**:
使用Scikit-learn库中的`svm.SVC()`函数创建SVM分类器,设置合适的核函数(如线性、多项式或径向基函数RBF),然后通过训练数据拟合模型。
5. **测试和评估**:
对于测试集应用模型,计算精度、召回率、F1分数等指标来评估性能。
6. **调整超参数**:
调整SVM的参数,如惩罚系数C和核函数参数gamma,以优化模型性能。
```python
from skimage.feature import hog
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载和预处理数据
X_train, X_test, y_train, y_test = load_images_and_labels()
# 提取HOG特征
hog_features_train = hog(X_train, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2))
hog_features_test = hog(X_test, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2))
# 将特征转换成适合SVM的数组
features_train = hog_features_train.reshape(-1, hog_features_train.shape[0] * hog_features_train.shape[1])
features_test = hog_features_test.reshape(-1, hog_features_test.shape[0] * hog_features_test.shape[1])
# 划分训练集和验证集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(features_train, y_train, test_size=0.2)
# 创建并训练SVM模型
clf = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma='auto')
clf.fit(X_train, y_train)
# 测试模型
y_pred = clf.predict(X_test)
```