基于OpenCV实现SIFT特征提取与BOW(Bag of Word)生成向量数据,然后使用sklearn的线性SVM分类器训练模型,实现图像分类预测。实现基于词袋模型的图像分类预测与搜索,大致要分为如下四步: 1.特征提取与描述子生成 这里选择SIFT特征,SIFT特征具有放缩、旋转、光照不变性,同时兼有对几何畸变,图像几何变形的一定程度的鲁棒性,...
4.模型使用预测 加载预训练好的模型,使用模型在测试集上进行数据预测,测试表明,对于一些简单的图像分类与相似图像预测都可以获得比较好的效果。 完整步骤图示如下: 其中SIFT特征提取算法主要有如下几步: 1.构建高斯金子塔图像,寻找极值点2.极值点亚像素级别定位3.图像梯度与角度直方图建立4.特征描述子建立 K-Means聚...