1、计算Sift特征 ``` def calcSiftFeature(img): #设置图像sift特征关键点最大为200 sift = cv2.xfeatures2d.SURF_create() #计算图片的特征点和特征点描述 keypoints, features = sift.detectAndCompute(img, None) return features ``` 2、 运用k-means聚类将所有图片的sift特征聚成50类,即从字典-->词袋...
本文介绍了一种基于词袋的图片分类方法,首先提取图片的SIFT特征通过聚类得到“视觉词典”,然后统计词频获得突破的词袋描述,最后通过SVM进行有监督的图片分类。 源码及完整报告: 算法使用C++ MFC实现,基于OpenCV。 CoderInCV的个人主页 (mbd.pub) img 词袋(Bag of Words, BoW) 在图片的分类中首先需要解决的是对图像...
本文介绍了一种基于词袋的图片分类方法，首先提取图片的SIFT特征通过聚类得到“视觉词典”，然后统计词频获得突破的词袋描述，最后通过SVM进行有监督的图片分类。源码及完整报告：面包多 CoderInCV 算法使用C++ MFC实现，基于OpenCV。词袋（Bag of Words, BoW）在图片的分类中首先需要解决的是对图像的描述，最初对图像的...
先贴出代码: importcv2importnumpyasnpimportos,codecsfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportsvm,metricsfromsklearn.model_selectionimportcross_val_score,train_test_split,GridSearchCVfromsklearn.metricsimportconfusion_matrixdefget_sift(img_path):img=cv2.imread(img_path)img=cv2.resize(img,(32,32...
词袋模型是基于自然语言模型而提出的一种文档描述方法,被广泛研究用于图像的分析和处理中。本文介绍了一种基于词袋的图片分类方法,首先提取图片的SIFT特征通过聚类得到“视觉词典”,然后统计词频获得突破的词袋描述,最后通过SVM进行有监督的图片分类。 源码及完整报告: 算法使用C++ MFC实现,基于OpenCV。 https://mbd.pub...
对目标进行分类是人类的天生能力,对于计算机,现实世界的呈现方式大多是以图片的方式(视频本质上也是图片)输入,因而图片的分类是实现人工智能的重要部分。词袋模型是基于自然语言模型而提出的一种文档描述方法,被广泛研究用于图像的分析和处理中。本文介绍了一种基于词袋的图片分类方法,首先提取图片的SIFT特征通过聚类得到“...
SVM图像分类我们从理论部分和代码实现两部分进行讲解,注重基本概念和核心算法的理解。 一、图像分类 图像分类属于图像识别的部分,图像分类是指利用计算机对图像进行定量分析,把图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的一种,以代替人工视觉判读的技术。从目视角度来说对图像进行预处理如提高对比度、增加视觉维数、进行...
基于SVM的图像分类 这是一个课程设计,给定数据,设计分类器,建议使用SVM和kmeans。 问题描述 两类图像(一种是动物,也就是恐龙,另外一种是公共汽车)每种图像95张,总共190张图片,为了方便操作,已经使用sift工具包提取了sift特征描述子,设计了个分类器,可采用直接分割的方法用来训练和测试,也可用交叉验证法训练和测试...
sift_svm .zip 利用sift实现图像的特征提取,再利用kmeans实现特征维度降维的,最后采用svm实现相应的图像分类。 上传者:remarkablewj时间:2020-05-02 基于Python的图像分类系统源码(使SIFT特征提取、KMeans聚类、词袋模型和支持向量机SVM)+实验报告+数据集.tar ...
汽车检测SIFT+BOW+SVM 项目来源于 《opencv 3计算机视觉 python语言实现》 整个执行过程如下: 1)获取一个训练数据集。 2)创建BOW训练器并获得视觉词汇。 3)采用词汇训练SVM。 4)尝试对测试图像的图像金字塔采用滑动宽口进行检测。 5)对重叠的矩形使用非极大抑制。