基于OpenCV与SVM的图像分类：利用机器学习技术进行图像处理及分类

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简介：
本项目运用OpenCV库和SVM算法，结合机器学习方法，实现高效的图像处理与分类任务，推动视觉识别领域的应用发展。本段落提出的算法旨在实现印度古典舞中的姿势识别任务。研究涵盖了三种不同的舞蹈形式：巴拉特纳坦、卡萨克舞以及奥迪西舞，并针对这15种特定的舞蹈姿势进行了分类分析。初始数据库将包含100张图像，这些数据会被进一步划分为训练集和测试集。在特征提取技术的选择上，本段落采用了Hu矩方法来描述图像中的形状上下文信息，这是因为该方法具备对缩放、平移及旋转变化的良好不变性特性。为了准确地计算出Hu矩值，在预处理阶段需要将原始图片的前景与背景分离，并转换为二进制形式。考虑到这是一个多类分类问题，本段落采用了支持向量机（SVM）算法进行模型训练和预测任务。“一对一”和“一对多”的策略被用来构建不同的SVM分类器。此外，还对使用线性核函数和支持向量机的径向基函数(RBF)内核的效果进行了对比分析。在执行程序代码时，首先需要运行binary.py文件来将所有色调照片转换为二进制图像格式。

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基于OpenCV与SVM的图像分类：利用机器学习技术进行图像处理及分类

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本项目运用OpenCV库和SVM算法，结合机器学习方法，实现高效的图像处理与分类任务，推动视觉识别领域的应用发展。本段落提出的算法旨在实现印度古典舞中的姿势识别任务。研究涵盖了三种不同的舞蹈形式：巴拉特纳坦、卡萨克舞以及奥迪西舞，并针对这15种特定的舞蹈姿势进行了分类分析。初始数据库将包含100张图像，这些数据会被进一步划分为训练集和测试集。在特征提取技术的选择上，本段落采用了Hu矩方法来描述图像中的形状上下文信息，这是因为该方法具备对缩放、平移及旋转变化的良好不变性特性。为了准确地计算出Hu矩值，在预处理阶段需要将原始图片的前景与背景分离，并转换为二进制形式。考虑到这是一个多类分类问题，本段落采用了支持向量机（SVM）算法进行模型训练和预测任务。“一对一”和“一对多”的策略被用来构建不同的SVM分类器。此外，还对使用线性核函数和支持向量机的径向基函数(RBF)内核的效果进行了对比分析。在执行程序代码时，首先需要运行binary.py文件来将所有色调照片转换为二进制图像格式。

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