opencv - 基于形状的对象类别识别的 SVM 实现的傅立叶描述符-6ren

opencv - 基于形状的对象类别识别的 SVM 实现的傅立叶描述符

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 22:14:54

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我想根据图像的形状将图像分为两类。为此，我在 SVM 分类器中使用了傅立叶描述符。我的问题是傅立叶描述符的长度取决于边界点的数量，因此各种图像的描述符长度是不同的。但是为了训练 SVM，我需要训练矩阵，其描述符为矩阵行(cv::Mat)。我正在使用 openCV 在 C++ 中实现它。我应该怎么做？我应该:
1.用零填充剩余的描述符到最长描述符的长度
2.仅从边界采样固定数量的点

否则建议我正确的方法。

最佳答案

在这种情况下，最好的方法是从边界采样固定数量的点，以便输入向量的长度相等。填充是一个坏主意，因为这样做会隐式更改填充点和非填充点之间距离的定义。

关于opencv - 基于形状的对象类别识别的 SVM 实现的傅立叶描述符，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17292777/

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