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OpenCV图像分类示例

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简介：
本示例展示如何使用OpenCV库进行基本的图像分类任务，包括加载预训练模型、处理图像数据及预测分类结果，适合初学者快速上手实践。 分好类的资源文件可以用于OpenCV、SVM和BOW训练样本，包含正样本和测试样本。类别包括猫、狗、卡通人物和花四类。

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  • OpenCV图像分类示例
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    本示例展示如何使用OpenCV库进行基本的图像分类任务，包括加载预训练模型、处理图像数据及预测分类结果，适合初学者快速上手实践。 分好类的资源文件可以用于OpenCV、SVM和BOW训练样本，包含正样本和测试样本。类别包括猫、狗、卡通人物和花四类。
     
  • PyTorch CIFAR-10: 图像分类示例
    优质
    本项目展示了如何使用PyTorch框架在CIFAR-10数据集上进行图像分类任务。通过构建神经网络模型，实现对包含飞机、汽车等物体的小型彩色图像的自动识别与分类。 PyTorch图片分类：CIFAR-10 目录： 1. 基于PyTorch的CIFAR-10图像分类项目使用ResNet-18 CNN模型，受PyTorch模板项目和Train CIFAR10项目的启发。然而，此存储库已与原模板分离，以便专注于快速研究与发展高级功能，并不考虑向后兼容性问题。特别地，在处理自己的数据集时可以轻松利用dataloader模块。 2. 开发环境概述： - 操作系统（OS）：Ubuntu MATE 18.04.3 LTS (Bionic) - 图形处理器单元（GPU）：NVIDIA TITAN Xp - GPU驱动程序：Nvidia-450.102.04 - CUDA工具包：CUDA 10.2 修改日期：2021年3月31日。
     
  • OpenCV图像处理示例
    优质
    《OpenCV图像处理示例》是一本专注于使用OpenCV库进行图像处理和分析的技术书籍或教程。通过丰富的代码实例，帮助读者掌握从基础到高级的各种图像处理技术。 OpenCV图像处理实例全书源码，使用C++编写；包含源代码、数据和图像文件；每个章节对应一个独立的文件夹。
     
  • hog_svm图像分类（Python代码示例）+图片
    优质
    本项目通过Python实现基于HOG特征与SVM算法的图像分类系统，并附带相关代码和演示图片，展示模型识别效果。 下载后，请安装与版本匹配的Python 3.6、numpy、scipy、matplotlib、sklearn 和 skimage 等包。安装完成后可以直接运行程序，无需对代码进行任何修改。运行程序时输入y即可开始执行自带的图像分类功能（包括小鸡、小鸭、蛇和猫等类别）。
     
  • 利用OpenCV进行图像分类
    优质
    本项目采用OpenCV库实现图像处理与特征提取，并结合机器学习算法对图像进行高效准确的分类。 基于OpenCV进行图像分类的工作可以完美运行。
     
  • Paddle.Hub迁移学习示例——图像分类
    优质
    本教程展示了如何使用PaddleHub进行图像分类任务的迁移学习。通过简单步骤，用户可以快速上手并利用预训练模型完成高效准确的分类工作。 基于Paddle2.0内置的hub库实现的迁移学习代码包含四个文件，分别涉及模型、数据、训练和测试。具体的使用方式请参考相关文档或教程。
     
  • OpenCV图像识别代码示例
    优质
    本项目提供了一系列使用OpenCV库进行图像识别的基础代码示例。涵盖了特征检测、物体识别等关键功能，适合初学者快速入门和学习。 源码使用了图像识别库OpenCV，据说可以用于开发机器人视觉系统，在桌面上进行图像识别也很不错。由于是C++代码，只能封装成DLL供易语言调用。功能很多，但时间有限，只封装了两个功能。有兴趣的话可以自行尝试封装。
     
  • OpenCV图像颜色模块示例
    优质
    本示例展示如何使用OpenCV库处理和操作图像的颜色特性，涵盖色彩空间转换、通道分离与合并及颜色过滤等基本技巧。 OpenCV图色模块易语言调用例子：以下是一个简单的示例代码展示如何使用易语言来调用OpenCV的图像处理功能。 假设您已经安装了OpenCV库并且在您的开发环境中正确配置了它，下面是如何加载一张图片并将其转换为灰度图的一个简单案例： 1. 首先导入所需的模块： ```easy # 导入 OpenCV 库 import cv2 as cv ``` 2. 加载图像文件： ```easy # 使用OpenCV的imread函数读取指定路径下的图片，例如：example.jpg img = cv.imread(example.jpg) ``` 3. 将彩色图转换为灰度图： ```easy # 利用cvtColor方法将BGR颜色空间转成灰色单通道图像。 gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) ``` 4. 显示处理后的图片（可选）: ```easy # 使用imshow函数显示新创建的灰度图，等待用户按键关闭窗口。 cv.imshow(Gray Image, gray_img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() ``` 以上步骤提供了基本指导如何在易语言中调用OpenCV进行图像颜色处理。根据具体需求调整代码细节即可实现更多功能。 请注意确保所有路径和文件名正确无误，并且已经安装了必要的库支持。
     
  • OpenCV SVM图像分类项目文件
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    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。
     
  • NCNN-Android-Squeezenet: Squeezenet图像分类的Android演示示例
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    简介：此项目为Squeezenet神经网络模型在Android平台上的实现，用于展示如何进行高效的图像分类任务。它基于NCNN库构建，提供了一个简洁的移动端推理框架。 ncnn-android-squeezenet 是一个示例的 NCNN Android 项目，仅依赖于 NCNN 库。以下是构建和运行该项目的步骤： 1. 下载 ncnn-android-vulkan.zip 或自行在 Android 上为 NCNN 构建。 2. 将下载得到的文件解压到 `app/src/main/jni` 目录下，或者将 `ncnn` 的路径更改为自己的安装位置（修改 `app/src/main/jni/Android.mk` 文件）。 3. 使用 Android Studio 打开项目并构建运行。