Advertisement

OpenCV SVM图像分类训练与测试图片

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目利用OpenCV库中的SVM算法进行图像分类任务，涵盖模型训练及测试阶段，并对各类别图片进行准确度评估。 这段文本描述了四种训练图片，非常适合用于SVM图像分类的训练与测试。关于图像分类的知识点及代码实现可以参考相关资料自行编写，也可以使用提供的工程文件作为参考。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • OpenCV SVM图像分类训练与测试图片
    优质
    本项目利用OpenCV库中的SVM算法进行图像分类任务，涵盖模型训练及测试阶段，并对各类别图片进行准确度评估。 这段文本描述了四种训练图片，非常适合用于SVM图像分类的训练与测试。关于图像分类的知识点及代码实现可以参考相关资料自行编写，也可以使用提供的工程文件作为参考。
     
  • 基于OpenCV与SVM的图像分类代码及训练图片
    优质
    本项目提供了一套基于OpenCV和SVM算法实现图像分类的完整代码及预处理过的训练数据集，适用于计算机视觉领域的学习研究。 使用OpenCV和SVM实现图像分类的代码以及训练图片可以用于新建一个OpenCV工程。只需导入这两个文件即可完成设置。
     
  • OpenCV，SVM，图像分类，胶囊网络分类，特征训练
    优质
    本项目聚焦于利用OpenCV与支持向量机（SVM）进行图像分类，并探索胶囊网络在特征学习中的应用，旨在优化模型识别精度。 OpenCV，SVM，图片分类，胶囊网络分类，特征训练。
     
  • OpenCV SVM图像分类项目文件
    优质
    本项目利用OpenCV库实现SVM算法进行图像分类。通过训练模型识别不同类别的图片数据，适用于机器学习和计算机视觉应用研究。 这是OpenCV SVM图像分类的整个工程代码，在VS2010下打开即可使用。整个工程文件以及我所有训练图片存放在一起，需要的话可以下载。自行寻找训练图片并编写代码会花费大量时间，因此建议直接下载。解压后，请将project data文件夹放置在D盘中，其中包含用于训练的图片和待测试图片、以及训练过程中生成的中间文件。“object_classfication_end”是工程文件名，在VS2010下打开即可使用。 需要注意以下几点： 1. 在此模块中使用了C++的Boost库。但请注意版本限制：代码只能在Boost 1.46及以上版本上运行，低于这个版本则会出错。这是因为从这一版开始对CsSVM类中的某些成员函数进行了私有化修改。 2. 我使用的模块所涉及的所有函数和中间结果都在categorizer类中声明了。由于不同执行阶段会产生许多中间文件，例如训练图片聚类后得到的单词表矩阵、svm分类器训练的结果等，并且生成这些中间文件的过程非常耗时，因此在代码初始运行时将它们以XML格式保存下来供后续使用。 3. 在测试过程中如果输入图片太小或全为黑色，在进行特征提取和构建词汇之后使用SVM进行分类可能会出现问题。经过调试发现，上述情况下的图片在生成单词矩阵时会得到一个空矩阵（即行列数都为0）。因此，在将这些图像的单词矩阵用于svm分类器之前需要先判断其行列是否均为零；如果确实为空，则该图直接跳过处理。 以上内容就是工程文件使用说明和注意事项。
     
  • 图像分类(CNN)-训练模型
    优质
    本项目专注于使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类任务。通过深度学习技术，构建并训练高效的CNN模型，以实现对各类图像数据集中的图片自动识别与归类。 在深度学习领域，图像分类是一项基础且至关重要的任务。它涉及到使用计算机算法对输入的图像进行分析，并根据预定义的类别将其归类。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是处理图像数据的首选模型，因其在识别局部特征和模式方面的卓越能力而闻名。本篇将详细讲解在训练CNN模型进行图像分类时的关键知识点。 1. **卷积层**：CNN的核心是卷积层，它通过一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。这些滤波器提取出图像中的边缘、纹理和形状等特征。 2. **激活函数**：如ReLU（Rectified Linear Unit）是最常用的激活函数之一，用于引入非线性特性以使网络能够学习更复杂的模式。ReLU将负值设为零并保留正值，从而避免了梯度消失问题。 3. **池化层**：池化层通过减小数据维度来提高计算效率，并同时保持关键信息。常见的方法包括最大池化和平均池化，前者保存每个区域的最大特征而后者取平均值。 4. **全连接层**：在卷积和池化操作之后通常会接一个或多个全连接层，用于将提取的特征转换为分类向量，并整合全局信息。 5. **损失函数**：对于图像分类任务来说，交叉熵（Cross-Entropy）是最常用的损失函数类型。它衡量了模型预测的概率分布与真实标签之间的差异。 6. **优化器**：优化算法如SGD、Adam或RMSprop负责调整网络参数以最小化损失值，并控制学习率来帮助模型找到最优解。 7. **批量归一化**：通过标准化每一层的输入，加速训练过程并减少内部协变量漂移。这种方法提高了模型稳定性及泛化能力。 8. **数据增强**：在训练过程中增加图像旋转、翻转和裁剪等操作可以生成新的样本，提高模型对不同角度与变形图像的识别准确性，并有助于防止过拟合现象。 9. **验证集与测试集**：通常将整个数据集划分为训练集、验证集以及测试集。其中，训练集用于模型训练；验证集用来调整超参数和评估性能；而最终使用独立的测试集合来衡量模型的真实效果。 10. **超参数调整**：包括学习率、批处理大小及网络结构等在内的各项设置都需要通过网格搜索或随机搜索等方式进行优化。此外，还可以利用早停策略根据验证集的表现来进行更有效的调参。 11. **评估指标**：准确率（Accuracy）、精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1分数以及混淆矩阵是常用的评价标准。 在实际应用中，在训练CNN模型时需要根据不同任务调整网络架构，例如增加卷积层、改变滤波器大小或者采用预训练的模型进行迁移学习等。同时为了防止过拟合现象发生还可以使用正则化技术（如L1和L2）或dropout方法来优化模型结构。此外由于深度神经网络中的大规模计算需求通常需要通过GPU加速来进行高效的训练过程。
     
  • 图像识别的训练集与测试集
    优质
    简介：本文探讨了在图像识别任务中训练集和测试集的作用、选择及应用策略，旨在提高模型性能和泛化能力。 上百GB的数据资料包含TensorFlow训练集和测试集（图像识别）。
     
  • C++: 使用OpenCV实现图像分类器SVM
    优质
    本项目利用C++编程语言和OpenCV库开发了一个基于支持向量机(SVM)的图像分类系统。通过训练模型识别不同类别的图像数据，展示了OpenCV在模式识别领域的强大功能。 C++：基于OpenCV实现图像分类器SVM。
     
  • VGG16图像分类源码及测试图片
    优质
    本资源包含VGG16模型用于图像分类的Python源代码及相关测试图片，旨在帮助开发者快速上手进行深度学习实验和研究。 寻找VGG16图像分类的源代码以及用于测试的图片。
     
  • PCA分类器的论文、代码实现及图像训练测试
    优质
    本项目涵盖了PCA分类器的研究与实践，包括理论分析、代码编写以及基于图像数据集的训练和测试过程。 PCA实现图像分类的论文结合了代码与测试/训练样品展示，由华工团队精心打造，确保质量和创新性。 这段文字强调了一个关于使用主成分分析（PCA）进行图像分类的研究项目，该项目包括详细的学术论文、实际应用代码以及用于验证和培训的数据样本。特别指出的是该研究出自华南理工大学的科研人员之手，彰显了其专业性和可靠性。
     
  • HOG+SVM图像测试
    优质
    本项目运用了HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取与SVM（Support Vector Machine）分类算法相结合的方法，进行图像识别和分类性能测试。 HOG+SVM测试图片