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使用图像分类-OpenCV和SVM:使用机器学习进行图像处理和分类:使用Open CV和SVM机器学习模型进行图像分类
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2021-02-04
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印度古典舞蹈的分类 本文提出的算法旨在在印度古典舞领域实现姿势识别。 姿势分类考虑了三种不同的舞蹈,即巴拉特纳坦舞,卡萨克舞和奥迪西舞,以及全部15种姿势。 将创建一个包含100张图像的初始数据库,并将其分为训练和测试数据集。 选择Hu矩作为特征提取技术来描述图像的形状上下文,因为它们是缩放,平移和旋转不变的。 为了提取Hu矩,将图像的前景和背景分离,然后将所得图像转换为二进制图像。 由于这是一个多类分类问题,因此,SVM是使用“一对一”和“一对一”的方法实现的,并且两种方法的结果均与线性和RBF内核进行对比。 #执行程式码的步骤 使用binary.py将所有色度照相像转换为二进制。 运行
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Image-Classification-using--OpenCV-and-SVM-master.zip (96个子文件)
Image-Classification-using--OpenCV-and-SVM-master
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