以下是关于Opencv简单图像识别第三步的详细攻略。
Opencv简单图像识别第三步基本原理
Opencv简单图像识别第步是指通过Opencv库的机器学习算法对处理后的图像进行特征匹配,从而实现对目标图像的识别。常用的机器学习算法包括K、SVM、神经网络等。
Opencv简单图像识别第三步的步骤
- 读取训练数据
- 提训练数据的特征
- 训练机器学习模型
- 读取测试数据
- 提取测试数据的特征
- 使用机器学习模型进行预测
示例说明
下面是两个Opencv简单图像识别第三步的示例:
示例1:KNN算法对手写数字进行识别
import cv2
import numpy as np
# 读取训练数据
digits = cv2.imread('digits.png', 0)
# 分割训练数据
images = [np.hsplit(row, 100) for row in np.vsplit(digits, 50)]
train_data = np.array(images).reshape(-1, 400).astype(np.float32)
# 创建标签
train_labels = np.repeat(np.arange(10), 500)
# 训练KNN模型
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)
# 读取测试数据
test_image = cv2.imread('test.png', 0)
# 提取测试数据的特征
test_data = np.array([test_image.reshape(1, 400).astype(float32)])
# 使用KNN模型进行预测
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=5)
# 显示预测结果
print(result)
运行该代码,系统会输出预测结果。
示例2:使用SVM算对图像进行分类
import cv2
import numpy as np
# 读取训练数据
train_data = np.loadtxt('train_data.txt', dtype=np.float32)
train_labels =.loadtxt('train_labels.txt', dtype=np.int32)
# 训练SVM模型
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 1e-6))
svm.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)
# 读取测试数据
test_data = np('test_data.txt', dtype=np.float32)
# 使用SVM模型进行预测
ret, result = svm.predict(test_data)
# 显示预测结果
print(result)
运行该代码,系统会输出预测结果。
结论
Opencv简单图像识别第三步是像识的重要步骤,通过对处理后的图像进行特征匹配,从而实现对目标图像的识别。通过本文介绍,该已经了解Opencv简单图像识别第三步的基本原理、步骤和两个示例说明据需要灵活使用。
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