Opencv 简单图像识别第三步

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

1. 读取训练数据
2. 提训练数据的特征
3. 训练机器学习模型
4. 读取测试数据
5. 提取测试数据的特征
6. 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。