如何使用 OpenCV 和 SVM 進行有效的影像分類？

使用OpenCV 和SVM 進行影像分類

在OpenCV 中使用SVM 讀取影像、擷取特徵進行訓練以及測試新影像可以是複雜的任務。本文旨在為這些步驟提供全面的指南：

讀取影像

要使用 OpenCV 讀取影像，您可以使用 imread() 函數：

Mat img = imread("image.jpg");

擷取特徵

擷取影像的特徵，您可以使用各種技術，例如：

• 顏色轉換： 將圖像是轉換為不同的顏色空間（例如灰階、HSV）以捕捉不同的面向.
• 直方圖：計算顏色強度、梯度或其他特徵的直方圖分佈。
• PCA 分析： 透過應用主成分分析來降低維度。

訓練SVM

1. 準備訓練資料：將所有影像轉換為給定答案中描述的一維矩陣。
2. 建構訓練矩陣：將一維矩陣中的資料排列為二維訓練矩陣中的行。
3. 建立標籤矩陣： 為資料指派標籤（例如，-1 表示非曲線，1 表示
4. 設定SVM 參數： 定義SVM 類型、核心和其他參數。使用訓練資料和標籤。 ad()載入測試影像。將矩陣傳遞給經過訓練的SVM 以獲得預測（例如，曲線或非曲線）。不同的類別時，您可以根據每行中的主導類別為訓練矩陣的行分配標籤。矩陣包含：
5. 且像素{1,1}、{1,4} 屬於曲線，則可以為第一行分配標籤1，為第一行分配標籤0第二行，因為每行中的大多數像素都屬於該類別。

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