SVM图片识别:自行拍照,6个分类以上 1.读取数据 2.分割数据集为测试数据集,训练数据集 2.提取特征(降度) 3.在训练集上训练SVM训练模型 4.在测试数据集进行正确率绘制(核函数选择要有两个以上),代码示例
时间: 2024-10-21 10:08:42 浏览: 22
SVM(Support Vector Machine,支持向量机)在图像识别中常用于分类任务,特别是在6个类别以上的分类场景。以下是基本步骤:
1. **读取数据**:首先,你需要从文件系统或其他来源获取图像数据。这些图片通常存储在目录结构中,每类包含一组图片。你可以使用Python的PIL库(对于RGB图像)、OpenCV等来加载和预处理图片。
```python
from PIL import Image
import os
images = []
labels = []
for i in range(6): # 类别数
category_dir = f"category_{i}"
for img_path in os.listdir(category_dir):
img = Image.open(os.path.join(category_dir, img_path))
images.append(img)
labels.append(i)
```
2. **分割数据集**:将数据分为训练集和测试集,比如常见的80%训练,20%测试比例。可以使用sklearn库中的`train_test_split`函数。
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42)
```
3. **提取特征(降维)**:使用特征提取技术如SIFT、SURF、HOG(Histogram of Oriented Gradients)或预训练的卷积神经网络(CNN)。例如,使用`cv2`的HOG描述符:
```python
from skimage.feature import hog
features_train = [hog(img, orientations=9) for img in X_train]
features_test = [hog(img, orientations=9) for img in X_test]
```
或者,如果使用深度学习,直接使用预训练模型(如VGG16、ResNet)提取特征。
4. **训练SVM模型**:使用Scikit-learn的`SVC`类,选择合适的核函数(线性、多项式、高斯径向基函数(RBF)等):
```python
from sklearn.svm import SVC
svm = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.01) # rbf代表RBF核
svm.fit(features_train, y_train)
```
5. **评估**:在测试集上计算预测准确率,并尝试不同核函数来优化性能:
```python
y_pred = svm.predict(features_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy with RBF kernel: {accuracy}")
# 可以尝试其他核函数
svm_poly = SVC(kernel='poly', degree=2) # 示例,使用多项式核
svm_poly.fit(features_train, y_train)
poly_accuracy = accuracy_score(y_test, svm_poly.predict(features_test))
print(f"Accuracy with Polynomial kernel: {poly_accuracy}")
```
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