


Wie k?nnen OpenCV und SVM für eine effiziente Bildklassifizierung verwendet werden?
Dec 06, 2024 pm 07:37 PMVerwendung von OpenCV und SVM zur Klassifizierung von Bildern
Um OpenCV und SVM für die Bildklassifizierung zu verwenden, müssen eine Reihe von Schritten unternommen werden. Zun?chst muss eine Trainingsmatrix erstellt werden, die aus den aus jedem Bild extrahierten Merkmalen besteht. Diese Matrix wird gebildet, wobei jede Zeile ein Bild darstellt, w?hrend jede Spalte einem Merkmal dieses Bildes entspricht. Da die Bilder zweidimensional sind, ist es notwendig, sie in eine eindimensionale Matrix umzuwandeln. Die L?nge jeder Zeile entspricht der Fl?che des Bildes, die über alle Bilder hinweg konsistent sein muss.
Wenn beispielsweise fünf 4x3-Pixel-Bilder für das Training verwendet werden, wird eine Trainingsmatrix mit 5 Zeilen (eine für jedes Bild) und 12 Spalten (3x4 = 12) sind erforderlich. W?hrend des ?Auffüllens“ jeder Zeile mit Daten aus dem entsprechenden Bild wird eine Zuordnung verwendet, um jedes Element der 2D-Bildmatrix seiner spezifischen Position in der entsprechenden Zeile der Trainingsmatrix zuzuordnen.
Gleichzeitig wird Für jedes Trainingsbild müssen Beschriftungen erstellt werden. Dies erfolgt mithilfe einer eindimensionalen Matrix, wobei jedes Element einer Zeile in der zweidimensionalen Trainingsmatrix entspricht. Werte k?nnen zugewiesen werden, um verschiedene Klassen darzustellen (z. B. -1 für Nicht-Auge und 1 für Auge). Diese Werte k?nnen innerhalb der Schleife zur Auswertung jedes Bildes unter Berücksichtigung der Verzeichnisstruktur der Trainingsdaten festgelegt werden.
Nach dem Erstellen der Trainingsmatrix und der Beschriftungen müssen die SVM-Parameter konfiguriert werden. Ein CvSVMParams-Objekt wird deklariert und bestimmte Werte werden festgelegt, z. B. svm_type und kernel_type. Diese Parameter k?nnen je nach Projektanforderungen variiert werden, wie in der OpenCV-Einführung in Support Vector Machines vorgeschlagen.
Mit den konfigurierten Parametern wird ein CvSVM-Objekt erstellt und anhand der bereitgestellten Daten trainiert. Abh?ngig von der Gr??e des Datensatzes kann dieser Vorgang zeitaufw?ndig sein. Sobald das Training jedoch abgeschlossen ist, kann die trainierte SVM für die zukünftige Verwendung gespeichert werden, sodass nicht jedes Mal eine erneute Schulung erforderlich ist.
Um Bilder mithilfe der trainierten SVM auszuwerten, wird ein Bild gelesen und in ein eindimensionales umgewandelt Matrix erstellt und an svm.predict() übergeben. Diese Funktion gibt einen Wert zurück, der auf den w?hrend des Trainings zugewiesenen Beschriftungen basiert. Alternativ k?nnen mehrere Bilder gleichzeitig ausgewertet werden, indem eine Matrix im gleichen Format wie die zuvor definierte Trainingsmatrix erstellt und als Argument übergeben wird. In solchen F?llen wird von svm.predict() ein anderer Rückgabewert erzeugt.
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STD :: CHRONO wird in C verwendet, um die Zeit zu verarbeiten, einschlie?lich des Erhaltens der aktuellen Zeit, der Messung der Ausführungszeit, der Betriebszeit und -dauer und der Formatierungsanalysezeit. 1. Verwenden Sie std :: chrono :: system_clock :: Now (), um die aktuelle Zeit zu erhalten, die in eine lesbare Zeichenfolge konvertiert werden kann, aber die Systemuhr ist jedoch m?glicherweise nicht eint?nig. 2. Verwenden Sie STD :: Chrono :: Steady_clock, um die Ausführungszeit zu messen, um die Monotonie zu gew?hrleisten, und umwandeln Sie sie durch Duration_cast in Millisekunden, Sekunden und andere Einheiten; 3. Zeitpunkt (Time_Point) und Dauer (Dauer) k?nnen interoperabel sein, aber die Aufmerksamkeit der Einheitenkompatibilit?t und der Uhr -Epoche (Epoche) sollte beachtet werden.

Volatile teilt dem Compiler mit, dass sich der Wert der Variablen jederzeit ?ndern kann, was verhindert, dass der Compiler den Zugriff optimiert. 1. für Hardware -Register, Signalhandler oder gemeinsame Variablen zwischen Threads (Modern C empfiehlt Std :: Atomic). 2. Jeder Zugriff wird direkt gelesen und schreiben Speicher anstatt an Register zwischengespeichert. 3. Es bietet keine Atomizit?t oder Thread -Sicherheit und stellt nur sicher, dass der Compiler das Lesen und Schreiben nicht optimiert. 4. St?ndig werden die beiden manchmal in Kombination verwendet, um schreibgeschützte, aber extern modifizierbare Variablen darzustellen. 5. Es kann keine Mutexes oder Atomoperationen ersetzen, und überm??iger Gebrauch beeinflusst die Leistung.

Es gibt haupts?chlich die folgenden Methoden, um Stapelspuren in C: 1 zu erhalten. Verwenden Sie Backtrace- und Backtrace_Symbols -Funktionen auf der Linux -Plattform. Durch Einbeziehung des Anrufstapels und der Drucksymbolinformationen muss der Parameter -rdynamische Parameter beim Kompilieren hinzugefügt werden. 2. Verwenden Sie CapturestackbackTrace -Funktion auf der Windows -Plattform, und Sie müssen dbgHelp.lib verknüpfen und sich auf die PDB -Datei verlassen, um den Funktionsnamen zu analysieren. 3.. Verwenden Sie Bibliotheken von Drittanbietern wie GoogleBreakpad oder Boost.Stacktrace, um die Operationen der Stack-Erfassungen plattformübergreifend zu plattformieren und zu vereinfachen. 4. Kombinieren Sie in Ausnahmebehandlung die oben genannten Methoden, um die Informationen zur automatischen Ausgabe von Stapelinformationen in Fangbl?cken auszuführen

In C bezieht sich der Typ Pod (PlainoldData) auf einen Typ mit einer einfachen Struktur und kompatibel mit C -Sprachdatenverarbeitung. Es muss zwei Bedingungen erfüllen: Es verfügt über eine gew?hnliche Kopiensemantik, die von memcpy kopiert werden kann; Es hat ein Standardlayout und die Speicherstruktur ist vorhersehbar. Zu den spezifischen Anforderungen geh?ren: Alle nicht statischen Mitglieder sind ?ffentlich, keine benutzerdefinierten Konstrukteure oder Zerst?rer, keine virtuellen Funktionen oder Basisklassen, und alle nicht statischen Mitglieder selbst sind Schoten. Zum Beispiel strukturpoint {intx; inty;} ist Pod. Zu den Verwendungen geh?ren bin?re E/A, C -Interoperabilit?t, Leistungsoptimierung usw. Sie k?nnen prüfen, ob der Typ Pod über std :: is_pod ist, es wird jedoch empfohlen, STD :: IS_TRIVIA nach C 11 zu verwenden.

Um den Python -Code in C aufzurufen, müssen Sie zuerst den Interpreter initialisieren und dann die Interaktion erreichen, indem Sie Zeichenfolgen, Dateien oder aufrufen oder bestimmte Funktionen aufrufen. 1. Initialisieren Sie den Interpreter mit py_initialize () und schlie?en Sie ihn mit py_finalize (); 2. Führen Sie den String -Code oder pyrun_simpleFile mit pyrun_simpleFile aus; 3.. Importieren Sie Module über pyimport_importmodule, erhalten Sie die Funktion über PyObject_getAttrstring, konstruieren

FunktionshidingInc -Auftrittsklasse -DefinesFunctionWithThesamenameasAsaBaseClassfunction und MakeTheBaseVersioninaccessiblethroughThederedClass

ANullPointerinc isaspecialValueInDicatingThatapoInterdoesNotPointToanyvalidmemoryLocation, AnditisusedtoSafelyManageandCheckpointersbefordereferencent.1.Beforec 11.0ornUllWaSused, ButnownullpreferredforclarityTypesafety.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.

In C gibt es drei Hauptmethoden, um Funktionen als Parameter zu übergeben: Verwenden von Funktionszeigern, STD :: Funktions- und Lambda -Ausdrücken sowie Vorlagengenerika. 1. Funktionszeiger sind die grundlegendste Methode, geeignet für einfache Szenarien oder C -Schnittstelle kompatibel, aber schlechte Lesbarkeit; 2. Std :: Funktion in Kombination mit Lambda-Ausdrücken ist eine empfohlene Methode im modernen C, die eine Vielzahl von Callable-Objekten unterstützt und Typ-Safe ist. 3. Die Vorlagen -Generikummethoden sind die flexibelsten und für Bibliothekscode oder allgemeinen Logik geeignet, k?nnen jedoch die Kompilierungszeit und das Codevolumen erh?hen. Lambdas, die den Kontext erfassen, müssen durch std :: function oder template übergeben werden und k?nnen nicht direkt in Funktionszeiger konvertiert werden.
