#python #svm
#python #svm
Вопрос:
У меня есть базовые знания SVM, но сейчас я работаю с изображениями. У меня есть изображения в 5 папках, в каждой папке, например, есть изображения для букв a, b, c, d, e. В папке ‘a’ есть изображения букв рукописного ввода для ‘a, в папке ‘b’ есть изображения букв рукописного ввода для ‘b’ и так далее.
Теперь, как я могу использовать изображения в качестве моих обучающих данных в SVM на Python.
Комментарии:
1. С чем вам нужна помощь? Загрузка изображений? Преобразование их из одного формата в другой? Выполнение разделения между поездом, проверкой и тестом? Выбираем гиперпараметры для SVM?
Ответ №1:
насколько я понял, вы хотите обучить свой svm classify этим изображениям в классах с именами a, b, c, d . Для этого вы можете использовать любой из хороших методов обработки изображений для извлечения функций (таких, HOG как это хорошо реализовано в opencv ) из вашего изображения, а затем использовать эти функции и метку в качестве входных данных для вашей SVM training (соответствующей меткой для них будет название папок, т. е. a, b, c, d) вы можете обучить свою SVM, используя только функции, и во время вывода вы можете просто вычислить функцию HOG изображения и передать ее в вашу SVM, и это даст вам желаемый результат.