在opencv3中實現機器學習之：利用svm(支持向量機)分類
svm分類算法在opencv3中有了很大的變動，取消了CvSVMParams這個類，因此在參數設定上會有些改變。 opencv中的svm分類代碼，來源於libsvm。 如果只是簡單的點分類，svm的參數設置就這么兩行就行了，但如果是其它更為復雜的分類，則需要設置更多的參數 ...
原文：在opencv3中利用SVM進行圖像目標檢測和分類
采用鼠標事件，手動選擇樣本點，包括目標樣本和背景樣本。組成訓練數據進行訓練 主函數 首先輸入圖像，調用setMouseCallback函數進行鼠標取點 鼠標事件 用鼠標在圖像上點擊，取出當前點的紅綠藍像素值進行訓練。先選擇任意個目標樣本，然后按 c 鍵后選擇任意個背景樣本。樣本數可以自己隨意決定。樣本選擇完后，按 q 鍵完成樣本選擇。 svm分類 將正負樣本矩陣，用vconcat合並成一個矩陣，用 ...
2015-12-04 21:26 3 29003 推薦指數：
相關推薦
opencv中的SVM圖像分類（二）
opencv中的SVM圖像分類（二） 標簽： svm圖像 2015-07-30 08:45 8296人閱讀 評論(35) 收藏 舉報 分類： 【opencv應用】（5） 版權聲明：本文為博主原創文章 ...
在opencv3中進行圖片人臉檢測
在opencv中，人臉檢測用的是harr或LBP特征，分類算法用的是adaboost算法。這種算法需要提前訓練大量的圖片，非常耗時，因此opencv已經訓練好了，把訓練結果存放在一些xml文件里面。在opencv3.0版本中，訓練好的文件放在 \build\etc\文件夾下，有兩個文件夾 ...
OpenCV3入門（八）圖像邊緣檢測
1、邊緣檢測基礎 圖像的邊緣是圖像的基本特征，邊緣點是灰度階躍變化的像素點，即灰度值的導數較大或極大的地方，邊緣檢測是圖像識別的第一步。用圖像的一階微分和二階微分來增強圖像的灰度跳變，而邊緣也就是灰度變化的地方。因此，這些傳統的一階微分算子如Robert、Sobel、prewitt等，以及二階 ...
在opencv3中實現機器學習之：利用正態貝葉斯分類
opencv3.0版本中，實現正態貝葉斯分類器（Normal Bayes Classifier）分類實例 如果將數據換成是圖片的像素值 ，則可實現圖片的分類。 ...
在opencv3中實現機器學習之：利用邏輯斯諦回歸（logistic regression)分類
解決簡單的線性二分類，在眾多的機器學習分類算法中並不出眾，但它能被改進為多分類，並換了另外一個名字soft ...
在opencv3中的機器學習算法練習：對OCR進行分類
OCR （Optical Character Recognition，光學字符識別），我們這個練習就是對OCR英文字母進行識別。得到一張OCR圖片后，提取出字符相關的ROI圖像，並且大小歸一化，整個圖像的像素值序列可以直接作為特征。但直接將整個圖像作為特征數據維度太高，計算量太大，所以也可以進行 ...
利用SVM進行文本分類
利用SVM算法進行文本分類 數據集 兩位不同作家的作品（金庸&劉慈欣）切分出來的小樣本。根據自己構建的詞匯表，將樣本轉化為一個1000維的0-1向量（僅統計詞匯是否出現）。再加上一個0-1標記作家 模型 SVM linearKernel 損失函數 優化方法 ...