py4CV例子2汽车检测和svm算法

jsxyhelu 2024-10-11 00:10:17 原文

1、什么是汽车检测数据集；

)

pos, neg = , )

matcher = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {})

bow_kmeans_trainer = cv2.BOWKMeansTrainer()

)

]

bow_kmeans_trainer.add(extract_sift(path(pos,i)))

bow_kmeans_trainer.add(extract_sift(path(neg,i)))

voc = bow_kmeans_trainer.cluster()

extract_bow.setVocabulary( voc )

)

traindata.extend(bow_features(path(pos, i))); trainlabels.append()

traindata.extend(bow_features(path(neg, i))); trainlabels.append(-)

][][])

][][] == ,), font, ,(,,),,cv2.LINE_AA)

][][] == -,), font, ,(,, ),,cv2.LINE_AA)

cv2.imshow()

cv2.destroyAllWindows()

其结果，仅仅是检查出图片中是否有汽车。比较关键的部分

flann_params = , )

matcher = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {})

创建基于flann的匹配器

bow_kmeans_trainer = cv2.BOWKMeansTrainer()

创建bow训练器

)

]

以灰度方式读取图像，提取sift,并返回结果

bow_kmeans_trainer.add(extract_sift(path(pos,i)))

bow_kmeans_trainer.add(extract_sift(path(neg,i)))

为模型输入正负样本

voc = bow_kmeans_trainer.cluster()

extract_bow.setVocabulary( voc )

cluster函数，执行k-means分类，并且返回词汇。进一步制定extract_bow提取描述符

)

traindata.extend(bow_features(path(pos, i))); trainlabels.append()

traindata.extend(bow_features(path(neg, i))); trainlabels.append(-)

创建2个数组，生成svm模型所需正负样本标签

svm = cv2.ml.SVM_create()

svm.train(np.array(traindata), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(trainlabels))

创建并训练一个svm模型

][][])

)

]==)

)

]

all_label_list = temp[:, ]

n_sample = , )

matcher = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {})

)

extract_bow = cv2.BOWImgDescriptorExtractor(extract, matcher)

)

]

bow_kmeans_trainer.add(extract_sift(path(pos,i)))

bow_kmeans_trainer.add(extract_sift(path(neg,i)))

)

][][])

np_val_labels = np.array(val_labels)[:,np.newaxis]

np_result = np.array(result)[:,np.newaxis]

matches = np_result == np_val_labels

correct = np.count_nonzero(matches)

accuracy = correct*][][] == ,), font, ,(,,),,cv2.LINE_AA)

][][] == -,), font, ,(,, ),,cv2.LINE_AA)

cv2.imshow()

cv2.destroyAllWindows()

对数据集进行交叉检验，在20/80的比率下，成功识别率为

数据集中有 549 pos

以及 499 neg

84.90566037735849

E:/sandbox/car3.jpg -1.0

E:/sandbox/car4.jpg -1.0

4、多个汽车和滑动窗口检测

该应用的执行过程如下：

1、获取数据集

2、创建BOW训练器并且获得视觉词汇

3、采用词汇训练svm

4、尝试对测试图像的金字塔采用滑动窗口进行检测

5、对重叠的矩形采用“非最大抑制”，进行过滤

6、得到结果。

各个函数如下

] * ( / scaleFactor)), ] * ( / scaleFactor))), , )):

] < minSize[] ] < minSize[]:

, image.shape[], step):

], x:x + window_size[]])

同样采用yield的方法，获得滑动窗口数据

]

y1 = boxes[:,]

x2 = boxes[:,]

y2 = boxes[:,]

scores = boxes[:,]

) * (y2 - y1 + )

idxs = np.argsort(scores)[::-]

i = idxs[last]

pick.append(i)

, xx2 - xx1 + )

h = np.maximum(, yy2 - yy1 + )

])))

)

获得系列路径下地址

, )

)

]

及其计算值

)

, )

)

]

)

extract_bow = cv2.BOWImgDescriptorExtractor(extract, matcher)

), extract_bow, detect))

trainlabels.append()

traindata.extend(bow_features(cv2.imread(path(neg, i), ), extract_bow, detect))

trainlabels.append(-)

svm = cv2.ml.SVM_create()

svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)

svm.setGamma()

svm.setC(),

img = cv2.imread(img_path)

rectangles = []

counter =

scaleFactor =

font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN

]) / ])

, (, )):] != w ] != h:

][], res[][], res))

score = res[][]

][] == :

windows = np.array(rectangles)

, , ), )

cv2.putText(img, , (, , ))

cv2.imshow()

小结和启示：

1、python作为这个时代的语言，的确是非常适合机器学习和图像处理应用层算法的编写的；

2、svm作为一种已经发展很长世间的算法，90左右应该已经是它的瓶颈，即使存在sift+bow的特征提取方式；

3、再想提高，尽快进入mlp和cnn乃至dl的境地；

4、挖掘发现机器学习的现实应用场景，是除了掌握机器学习方法以外，最难也是最有意义的一件事情。

5、今日是学习时间机器学习的最好时间，时不我们待。

感谢阅读至此，希望有所帮助。

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