在两个不同场景中拍摄的图像的数据集
生成一个分类器,可以分类两个类
当然,要分类两个不同场景中拍摄的图像类别,我们需要实现二进制图像分类器.我们可以遵循的步骤是: 1.预处理:先将图像分为标准尺寸和格式. 2.特征提取:从图像中提取相关特征. 有许多技术和算法可用于此目的,例如SIFT,ORB,HOG等.您还可以使用预训练的卷积神经网络 (CNN) 作为特征提取器. 3.标签分配:根据它们属于的场景赋予图像标签.假设1被标记为'0',2被标记为'1'. 4.数据分类:将图像分为标准尺寸和格式. 5.数据分类:我们可以使用一种适合图像分类的算法. 由于有两种类别的选择,我们可以在视频上进行测试. 7.数据分类:如果有两种类别的选择,它可以被用于对图像进行精准分类. 7.数据分类:如果有两种类别的选择,我们可以在视频上进行测试.