openCV svm分類 基礎
簡而言之，SVM訓練部分的目標就是通過一批數據，然後生成一個代表我們模型的xml文件。 1.Pretreatment（預處理) a.分類圖片：收集大量圖片將圖片分類好放入不同的文件夾（破損或者完好）中，取出一部分（40%）來做測試圖片放入測試文件夾中。 b.重命名：將完好文件夾中圖片同意重命名爲1，破損文件夾中圖片同意重命名爲2，測試文件夾中圖片同意重命名爲3。 2.加載待訓練的
相關文章
- 1. 基於Opencv的LBP+SVM分類實例
- 2. opencv SVM多分類 人臉識別
- 3. opencv中的SVM圖像分類（一）
- 4. 【opencv、機器學習】opencv中的SVM圖像分類（一）
- 5. 【opencv、機器學習】opencv中的SVM圖像分類（二）
- 6. SVM （二）SVM理論基礎
- 7. SVM多分類
- 8. SVM-SVC分類
- 9. SVM 分類算法
- 10. SVM分類
- 更多相關文章...
- • Scala 基礎語法 - Scala教程
- • Rust 基礎語法 - RUST 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 基於Opencv的LBP+SVM分類實例
- 2. opencv SVM多分類 人臉識別
- 3. opencv中的SVM圖像分類（一）
- 4. 【opencv、機器學習】opencv中的SVM圖像分類（一）
- 5. 【opencv、機器學習】opencv中的SVM圖像分類（二）
- 6. SVM （二）SVM理論基礎
- 7. SVM多分類
- 8. SVM-SVC分類
- 9. SVM 分類算法
- 10. SVM分類