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Opencv 简单图像识别第二步

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以下是关于Opencv简单图像识别第二步的详细攻略。

Opencv简单图像识别第二步基本原理

Opencv简单图像识别二步是指通过Opencv库的机器学习算法，对图像进行分类识别。常用的机器学习算法包括KNNSVM、神经网络等。

Opencv简单图像识别第二步的步骤

  1. 准备训练数据和测试数据
  2. 特征提取
  3. 训练模型
  4. 测试模型

示例说明

下面是两个Opencv简单图像识别第二步的示例：

示例1：使用KNN算法对手写数字进行识别

import cv2
import numpy as np

# 读取训练数据和测试数据
train_data = np.loadtxt('train_data.txt', dtype=np.float32)
train_labels = np.loadtxt('train_labels.txt', dtype=np.float32)
test_data = np.loadtxt('test_data.txt', dtype=np.float32)
test_labels = np.loadtxt('test_labels.txt', dtype=np.float32)

# 特征提取
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)

# 测试模型
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=5)

# 输出结果
print('Accuracy:', (result == test_labels).mean())

运行该代码，系统会输出识别准确率。

示例2：使用SVM算法对图像进行分类

import cv2
import numpy as np

# 读取训练数据和测试数据
train_data = np.loadtxt('train_data.txt', dtype=np.float)
train_labels = np.loadtxt('train_labels.txt', dtype=np.float32)
test_data = np.loadtxt('test_data.txt', dtype=np.float32)
test_labels = np.loadtxt('test_labels.txt', dtype=np.float32)

# 特征提取
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)

# 测试模型
result = svm.predict(test_data)[1].ravel()

# 输出结果
print('Accuracy:', (result == test_labels).mean())

运行该代码，系统会输出别准确率。

结论

Opencv简单图像识别第二步是图像识别的重要步骤，通过机器学习算法对图像进行分类识别，可以实现对图像的自动识别。通过本文介绍，应该已经了解Opencv简单图像识别第二步的基本原理、步骤和两个示例说明，据需要灵活使用。

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