opencv svm分类图片
时间: 2023-09-28 08:04:15 浏览: 54
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。
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