


Bagaimanakah OpenCV dan SVM Boleh Digunakan untuk Pengelasan Imej yang Cekap?
Dec 06, 2024 pm 07:37 PMMenggunakan 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

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

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

Polimorfisme dalam C dilaksanakan melalui fungsi maya dan kelas abstrak, meningkatkan kebolehgunaan semula dan fleksibiliti kod. 1) Fungsi maya membolehkan kelas yang diperoleh untuk mengatasi kaedah kelas asas, 2) kelas abstrak menentukan antara muka, dan kelas yang diperolehi untuk melaksanakan kaedah tertentu. Mekanisme ini menjadikan kod ini lebih fleksibel dan berskala, tetapi perhatian harus dibayar kepada kemungkinan peningkatan dalam runtime overhead dan kerumitan kod.

Ya, kelebihan fungsi adalah bentuk polimorfik dalam C, khususnya polimorfisme kompilasi masa. 1. Kelebihan fungsi membolehkan pelbagai fungsi dengan nama yang sama tetapi senarai parameter yang berbeza. 2. Pengkompil memutuskan yang berfungsi untuk memanggil pada masa penyusunan berdasarkan parameter yang disediakan. 3.

Pemusnah dalam C digunakan untuk membebaskan sumber yang diduduki oleh objek. 1) Mereka secara automatik dipanggil pada akhir kitaran hayat objek, seperti meninggalkan skop atau menggunakan padam. 2) Pengurusan sumber, pengoptimuman keselamatan dan pengoptimuman prestasi harus dipertimbangkan semasa reka bentuk. 3) Elakkan membuang pengecualian dalam pemusnah dan gunakan mod RAII untuk memastikan pelepasan sumber. 4) Tentukan pemusnah maya di kelas asas untuk memastikan objek kelas yang diperolehi dimusnahkan dengan betul. 5) Pengoptimuman prestasi boleh dicapai melalui kolam objek atau penunjuk pintar. 6) Pastikan benang pemusnah selamat dan ringkas, dan fokus pada pelepasan sumber.

C mempunyai dua jenis polimorf utama: polimorfisme kompilasi masa dan polimorfisme jangka masa. 1. Polimorfisme masa kompilasi dilaksanakan melalui fungsi overloading dan templat, memberikan kecekapan yang tinggi tetapi boleh menyebabkan kod kembung. 2. Polimorfisme runtime dilaksanakan melalui fungsi maya dan warisan, memberikan fleksibiliti tetapi overhead prestasi.

Melaksanakan polimorfisme dalam C boleh dicapai melalui langkah -langkah berikut: 1) Gunakan Warisan dan Fungsi Maya, 2) Tentukan kelas asas yang mengandungi fungsi maya, 3) menulis semula fungsi maya ini dengan kelas yang diperolehi, dan 4) panggil fungsi -fungsi ini menggunakan petunjuk kelas atau rujukan. Polimorfisme membolehkan pelbagai jenis objek dianggap sebagai objek jenis asas yang sama, dengan itu meningkatkan fleksibiliti dan pemeliharaan kod.

Ya, polimorfisme di C sangat berguna. 1) Ia menyediakan fleksibiliti untuk membolehkan penambahan mudah jenis baru; 2) Menggalakkan penggunaan semula kod dan mengurangkan pertindihan; 3) Memudahkan penyelenggaraan, menjadikan kod lebih mudah untuk berkembang dan menyesuaikan diri dengan perubahan. Walaupun terdapat cabaran pengurusan prestasi dan memori, kelebihannya amat penting dalam sistem yang kompleks.

C destructorscanleadtoSeveralCommonerrors.toavoidthem: 1) pencegahandoubledeletionbysettingpointerstonullptrorusingsmartpointers.2)

Polimorfisme dalam C dibahagikan kepada polimorfisme runtime dan polimorfisme kompilasi masa. 1. Polimorfisme runtime dilaksanakan melalui fungsi maya, yang membolehkan kaedah yang betul dipanggil secara dinamik pada masa runtime. 2. Polimorfisme masa kompilasi dilaksanakan melalui fungsi overloading dan templat, memberikan prestasi dan fleksibiliti yang lebih tinggi.
