阅读量:0
在OpenCV中，可以使用支持向量机（SVM）来实现快速的图像分类和标注。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用OpenCV中的SVM来对图像进行分类和标注：
import cv2 import numpy as np # 读取训练数据 train_data = np.load('train_data.npy') train_labels = np.load('train_labels.npy') # 创建SVM分类器 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setC(2.67) # 训练SVM分类器 svm.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) # 加载测试图像 test_img = cv2.imread('test_img.jpg') # 提取特征 test_feature = extract_feature(test_img) # 使用SVM进行分类 result = svm.predict(test_feature) # 标注图像 if result[1][0] == 1: cv2.putText(test_img, 'Cat', (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2) else: cv2.putText(test_img, 'Dog', (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) # 显示标注后的图像 cv2.imshow('Test Image', test_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这个示例中，我们首先加载训练数据和标签，然后创建一个SVM分类器并对其进行训练。接着我们加载一个测试图像，并提取其特征。最后，我们使用训练好的SVM分类器对测试图像进行分类，并根据分类结果进行标注。
