pembangunan bahagian belakang
C++
Bagaimanakah OpenCV dan SVM Boleh Digunakan untuk Pengelasan Imej yang Cekap?
Bagaimanakah OpenCV dan SVM Boleh Digunakan untuk Pengelasan Imej yang Cekap?
Menggunakan OpenCV dan SVM untuk Mengklasifikasikan Imej
Untuk menggunakan OpenCV dan SVM untuk pengelasan imej, satu siri langkah mesti diambil. Pertama, matriks latihan yang terdiri daripada ciri yang diekstrak daripada setiap imej mesti dibina. Matriks ini dibentuk dengan setiap baris mewakili imej, manakala setiap lajur sepadan dengan ciri imej tersebut. Memandangkan imej adalah dua dimensi, adalah perlu untuk menukarnya menjadi matriks satu dimensi. Panjang setiap baris akan sama dengan luas imej, yang mesti konsisten merentas semua imej.
Sebagai contoh, jika lima imej 4x3 piksel digunakan untuk latihan, matriks latihan dengan 5 baris (satu untuk setiap imej) dan 12 lajur (3x4 = 12) diperlukan. Semasa "mengisi" setiap baris dengan data daripada imej yang sepadan, pemetaan digunakan untuk menetapkan setiap elemen matriks imej 2D ke lokasi khususnya dalam baris matriks latihan yang sepadan.
Serentak, label mesti diwujudkan untuk setiap imej latihan. Ini dilakukan menggunakan matriks satu dimensi di mana setiap elemen sepadan dengan baris dalam matriks latihan dua dimensi. Nilai boleh ditetapkan untuk mewakili kelas yang berbeza (cth., -1 untuk bukan mata dan 1 untuk mata). Nilai ini boleh ditetapkan dalam gelung yang digunakan untuk menilai setiap imej, dengan mengambil kira struktur direktori data latihan.
Selepas mencipta matriks dan label latihan, adalah perlu untuk mengkonfigurasi parameter SVM. Objek CvSVMParams diisytiharkan dan nilai khusus ditetapkan, seperti svm_type dan kernel_type. Parameter ini boleh diubah berdasarkan keperluan projek, seperti yang dicadangkan dalam Pengenalan OpenCV untuk Menyokong Mesin Vektor.
Dengan parameter yang dikonfigurasikan, objek CvSVM dicipta dan dilatih pada data yang disediakan. Bergantung pada saiz set data, proses ini boleh memakan masa. Walau bagaimanapun, sebaik sahaja latihan selesai, SVM terlatih boleh disimpan untuk kegunaan masa hadapan, mengelakkan keperluan untuk latihan semula setiap kali.
Untuk menilai imej menggunakan SVM terlatih, imej dibaca, diubah menjadi satu dimensi matriks, dan diserahkan kepada svm.predict(). Fungsi ini mengembalikan nilai berdasarkan label yang diberikan semasa latihan. Sebagai alternatif, berbilang imej boleh dinilai secara serentak dengan mencipta matriks dalam format yang sama seperti matriks latihan yang ditakrifkan sebelum ini dan menghantarnya sebagai hujah. Dalam kes sedemikian, nilai pulangan yang berbeza akan dihasilkan oleh svm.predict().
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah OpenCV dan SVM Boleh Digunakan untuk Pengelasan Imej yang Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1655
14
1413
52
1306
25
1252
29
1226
24
Struktur Data Bahasa C: Perwakilan Data dan Operasi Pokok dan Grafik
Apr 04, 2025 am 11:18 AM
Struktur Data Bahasa C: Perwakilan data pokok dan graf adalah struktur data hierarki yang terdiri daripada nod. Setiap nod mengandungi elemen data dan penunjuk kepada nod anaknya. Pokok binari adalah jenis pokok khas. Setiap nod mempunyai paling banyak dua nod kanak -kanak. Data mewakili structtreenode {intData; structtreenode*left; structtreenode*right;}; Operasi mewujudkan pokok traversal pokok (predecision, in-order, dan kemudian pesanan) Node Node Carian Pusat Node Node adalah koleksi struktur data, di mana unsur-unsur adalah simpul, dan mereka boleh dihubungkan bersama melalui tepi dengan data yang betul atau tidak jelas yang mewakili jiran.
Kebenaran di sebalik masalah operasi fail bahasa C
Apr 04, 2025 am 11:24 AM
Kebenaran mengenai masalah operasi fail: Pembukaan fail gagal: Kebenaran yang tidak mencukupi, laluan yang salah, dan fail yang diduduki. Penulisan data gagal: Penampan penuh, fail tidak boleh ditulis, dan ruang cakera tidak mencukupi. Soalan Lazim Lain: Traversal fail perlahan, pengekodan fail teks yang salah, dan kesilapan bacaan fail binari.
C# vs C: Sejarah, evolusi, dan prospek masa depan
Apr 19, 2025 am 12:07 AM
Sejarah dan evolusi C# dan C adalah unik, dan prospek masa depan juga berbeza. 1.C dicipta oleh BjarnestroustRup pada tahun 1983 untuk memperkenalkan pengaturcaraan berorientasikan objek ke dalam bahasa C. Proses evolusinya termasuk pelbagai standardisasi, seperti C 11 memperkenalkan kata kunci auto dan ekspresi Lambda, C 20 memperkenalkan konsep dan coroutin, dan akan memberi tumpuan kepada pengaturcaraan prestasi dan sistem pada masa akan datang. 2.C# telah dikeluarkan oleh Microsoft pada tahun 2000. Menggabungkan kelebihan C dan Java, evolusinya memberi tumpuan kepada kesederhanaan dan produktiviti. Sebagai contoh, C#2.0 memperkenalkan generik dan C#5.0 memperkenalkan pengaturcaraan tak segerak, yang akan memberi tumpuan kepada produktiviti pemaju dan pengkomputeran awan pada masa akan datang.
CS-Week 3
Apr 04, 2025 am 06:06 AM
Algorithms are the set of instructions to solve problems, and their execution speed and memory usage vary. In programming, many algorithms are based on data search and sorting. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa algoritma pengambilan data dan penyortiran. Carian linear mengandaikan bahawa terdapat array [20,500,10,5,100,1,50] dan perlu mencari nombor 50. Algoritma carian linear memeriksa setiap elemen dalam array satu demi satu sehingga nilai sasaran dijumpai atau array lengkap dilalui. Carta aliran algoritma adalah seperti berikut: kod pseudo untuk carian linear adalah seperti berikut: periksa setiap elemen: jika nilai sasaran dijumpai: pulih semula benar-benar pelaksanaan bahasa palsu c: #termasuk #termasukintmain (tidak sah) {i
Pengaturcaraan Multithreaded Bahasa C: Panduan dan Penyelesaian Masalah Pemula
Apr 04, 2025 am 10:15 AM
C Language Multithreading Programming Guide: Mencipta Threads: Gunakan fungsi pthread_create () untuk menentukan id thread, sifat, dan fungsi benang. Penyegerakan Thread: Mencegah persaingan data melalui mutexes, semaphores, dan pembolehubah bersyarat. Kes praktikal: Gunakan multi-threading untuk mengira nombor Fibonacci, menetapkan tugas kepada pelbagai benang dan menyegerakkan hasilnya. Penyelesaian Masalah: Menyelesaikan masalah seperti kemalangan program, thread stop responses, dan kesesakan prestasi.
Cara mengeluarkan undur dalam bahasa C
Apr 04, 2025 am 08:54 AM
Bagaimana untuk mengeluarkan undur di C? Jawapan: Gunakan pernyataan gelung. Langkah -langkah: 1. Tentukan pembolehubah N dan simpan nombor undur ke output; 2. Gunakan gelung sementara untuk terus mencetak n sehingga n adalah kurang dari 1; 3. Dalam badan gelung, cetak nilai n; 4. Pada akhir gelung, tolak n dengan 1 untuk mengeluarkan timbal balik yang lebih kecil seterusnya.
Cara Mendapatkan Format Pengisytiharan Panggilan Definisi Fungsi Bahasa C
Apr 04, 2025 am 06:03 AM
Fungsi bahasa C termasuk definisi, panggilan dan pengisytiharan. Definisi fungsi Menentukan nama fungsi, parameter dan jenis pulangan, fungsi badan melaksanakan fungsi; fungsi panggilan melaksanakan fungsi dan menyediakan parameter; Pengisytiharan fungsi memaklumkan pengkompil jenis fungsi. Nilai pas digunakan untuk pas parameter, perhatikan jenis pulangan, mengekalkan gaya kod yang konsisten, dan mengendalikan kesilapan dalam fungsi. Menguasai pengetahuan ini dapat membantu menulis kod C elegan dan mantap.
Integer dalam C: Sedikit Sejarah
Apr 04, 2025 am 06:09 AM
Integer adalah jenis data yang paling asas dalam pengaturcaraan dan boleh dianggap sebagai asas pengaturcaraan. Tugas seorang pengaturcara adalah untuk memberikan makna nombor ini. Tidak kira betapa kompleksnya perisian itu, akhirnya ia turun ke operasi integer, kerana pemproses hanya memahami bilangan bulat. Untuk mewakili nombor negatif, kami memperkenalkan pelengkap dua; Untuk mewakili nombor perpuluhan, kami mencipta notasi saintifik, jadi terdapat nombor terapung. Tetapi dalam analisis akhir, segala -galanya masih tidak dapat dipisahkan dari 0 dan 1. Sejarah ringkas bilangan bulat dalam C, int hampir jenis lalai. Walaupun pengkompil boleh mengeluarkan amaran, dalam banyak kes, anda masih boleh menulis kod seperti ini: main (void) {return0;} dari sudut pandang teknikal, ini bersamaan dengan kod berikut: intmain (void) {return0;}
