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...
测试时通过加大Kmeans聚类的类数可以达到不同的效果，基本上Kmeans类数越大，SVM分类的效果越好。这也很容易理解，K-means聚类个数即代表了生成的词典中词的个数，词数越多，对图像的描述更精确。但随着词数的增加，字典的生成时间会增加。2者的关系如下表：视觉词个数SVM分类KNN分类字典生成耗时（s）正确分类...
经过K-means聚类,图片中提取出的SIFT特征就形成了对应的视觉词典。 SVM分类器 通过聚类得到的词典,即可将图片的特征转化为对应的词频表(如统计直方图)。这样每幅图片就可以用一个词典向量来表示了,然后将这些向量作为分类器的输入进行训练即可得到分类器。本文中选择的是SVM(支持向量机)进行分类。 支持向量机(英语:S...
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...
经过K-means聚类,图片中提取出的SIFT特征就形成了对应的视觉词典。 SVM分类器 通过聚类得到的词典,即可将图片的特征转化为对应的词频表(如统计直方图)。这样每幅图片就可以用一个词典向量来表示了,然后将这些向量作为分类器的输入进行训练即可得到分类器。本文中选择的是SVM(支持向量机)进行分类。 支持向量机(英语:...
经过K-means聚类,图片中提取出的SIFT特征就形成了对应的视觉词典。 SVM分类器 通过聚类得到的词典,即可将图片的特征转化为对应的词频表(如统计直方图)。这样每幅图片就可以用一个词典向量来表示了,然后将这些向量作为分类器的输入进行训练即可得到分类器。本文中选择的是SVM(支持向量机)进行分类。 支持向量机(英语:...
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...
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...
sift_kmeans_td idf_svm 利用sift++kmeans++tf_idf++svm实现场景分类、图像分类 上传者:the_36_story时间:2019-01-17 基于SIFT+Kmeans+SVM的场景识别报告 基于SIFT特征和K-means以及SVM提出了场景图形分类系统的理论框架。然后进行试验,比较不同聚类数目的正确率,同时还与机器学习方法进行了效果比较。试验结果表明...
方法二:提取图像的特征,包括Sift、Surf特征和Hog特征等。 (1)检测Hog特征,对于相同尺寸的图像和相同的输入参数,检测得到Hog特征的维数是一样的, 因此Hog特征可直接作为n维向量输入分类器。 (2)检测Sift特征,Sift特征是对图像上特殊点(可以理解为具有明显特征的角点)的向量描述,每个特殊点的Sift特征为一个128维向量...