(源码)基于OpenCV和SVM的谷物分类系统.zip

# 基于OpenCV和SVM的谷物分类系统 ## 项目简介 本项目是一个基于OpenCV和SVM（支持向量机）的谷物分类系统。该系统通过图像处理技术提取谷物的特征，并使用SVM模型进行分类。项目主要分为图像预处理、特征提取、模型训练和预测等步骤。 ## 项目的主要特性和功能 1. **图像预处理**： - 图像灰度化、二值化、滤波、形态学处理等。 - 调整图像大小，去除噪声，增强图像质量。 2. **特征提取**： - 提取谷物的色调、Hu矩、LBP（局部二值模式）等特征。 - 计算旋转不变的LBP特征，用于增强分类效果。 3. **模型训练**： - 使用SVM模型对提取的特征进行训练。 - 支持从CSV文件加载数据或从XML文件加载已训练的模型。 4. **模型预测**： - 使用训练好的SVM模型对测试数据进行预测。 - 计算预测准确率，并支持保存训练好的模型。 ## 安装使用步骤 ### 1. 环境准备 - 安装Python 2.7.12及以上版本。 - 安装OpenCV库：`pip install opencv-python`。 - 安装NumPy库：`pip install numpy`。 ### 2. 数据准备 - 将谷物图像放入`data/grains`文件夹中。 - 编写`data/grain_list.csv`文件，格式参考`python/class_features.py`中的注释。 ### 3. 运行项目 - 进入项目根目录，运行以下命令启动训练和预测： ```bash cd python python main.py ``` ### 4. 模型保存与加载 - 训练完成后，可以选择保存模型： ```python svm.save('trained_model.xml') ``` - 加载已保存的模型： ```python svm.load('trained_model.xml') ``` 通过以上步骤，您可以成功运行本项目并进行谷物的分类。