Bild: Klassifizierung mit SVM Python

Ich arbeite derzeit an einem Projekt, um eine Bild-Erkennung. Es gibt eine große Reihe von Bildern, und ich habe, um vorherzusagen, ob oder nicht ein Bild enthält, gegeben Eigenschaften.
Zum Beispiel, die Ausgabe könnte, ob oder nicht es ist eine Banane auf dem Bild.

Ich möchte Implementierung eines Klassifikators unter Verwendung von SVM mit Ausgabe ja " oder Nein, das Bild enthält den angegebenen Eigenschaften. Was ist der einfachste Weg, um zu üben ein SVM-Klassifizierer auf Bilder mit 2 Ausgängen? Gibt es eine Vorlage verwenden, in Python? Vielen Dank.

InformationsquelleAutor Matt | 2016-04-17

  1. 5

    Mit SVM können Sie klassifizieren Reihe von Bildern.Zum Beispiel können Sie trainieren svm mit Auto und Flugzeug Bilder.Sobald Sie ausgebildet, es kann Vorhersagen, die Klasse von einem unbekannten Bilder als ob es Auto oder Flugzeug.Es wird auch die multiclass SVM.

    In Ihrem Fall,Stellen zwei Gruppen von Bildern, für die Ausbildung SVM

    1. Reihe von Bildern mit bestimmten Eigenschaften(Banane)
    2. Reihe von Bildern, die nicht enthalten, die Merkmale

    Wenn Ihr training phase abgeschlossen, wird es ausgegeben wird, zu welcher Klasse das Bild gehört.Wenn Ihr in der Bananen-Klasse Sie können die Ausgabe ja, sonst Nein.

    Nützliche links

    1. Von Hand geschriebene Ziffer der Erkennung mit python-opencv
    2. Eichhörnchen und Vogel Klassifizierer unter Verwendung der java

    Bearbeiten

    1. Obst-Klassifikator mit python
    Danke für deine Antwort. Das 1. Beispiel ist nicht wirklich anpassungsfähig zu meinem Fall, weil die Bilder in der Hand Geschriebene Ziffer der Anerkennung als array von 64 Elementen. Während meine Bilder sind RGB-Bilder Größe von 170 * 400. Und das zweite Beispiel ist in Java aber scheint ein tolles Beispiel. Kennen Sie eine Beispiel, wie der zweite, aber mit Python? Vielen Dank
    Danke Emmanu!

    InformationsquelleAutor Emmanu

Schreibe einen Kommentar