Görüntülerin hangi özellikleri SVM multiclass görüntü sınıflandırmasında kullanılan iyi bir sonuç üretecek?

Question

Opencv2.4 ve python 2.7 kullanıyorum. Görüntülerin svm sınıflandırması için ne gibi özellikleri kullanılabiliyordu? Sörf ve elemeden geçtim ama yeni başlayan bir kişi olarak benim için çok zor görünüyor. Diğer özellik çıkarma teknikleri neler?

Answer 1

en basit gösterimi için arıyorsanız o zaman bu iki SIFT ve SURF

1. Bitmap gösterimi
2. HOG-Histogram Gradyenlerinin
ait

kıyasla çok basit you.These yardımcı olacaktır SVM veri sınıflandırma için bir makine öğrenme modelidir.Ben basit bir svm classifier.If var görüntülerin, kuş ve squireels iki klasörü var.Eğer takip ettiğim adımlar şunlardır:

Görüntüler 0

1. Çıkarılan domuz özellikleri ve

   for file in listing1: 
   img = cv2.imread(path1 + file) 
   res=cv2.resize(img,(250,250)) 
   h=hog(res) 
   training_set.append(h) 
   

2. numpy diziye

   training_labels.append(1) 
   

3. dönüştürme iki listeyi de etiketleri ekleme bir listeden söz konusu ekleyin.

   trainData=np.float32(training_set) 
   responses=np.float32(training_labels) 
   

4. Tren SVM

   svm.train(trainData,responses, params=svm_params) 
   

5. Testi SVM

   result = svm.predict_all(testData) 
   print result