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直接上效果图:

 

 代码仓库和视频演示b站视频005期:

到此一游7758258的个人空间-到此一游7758258个人主页-哔哩哔哩视频

代码展示:

数据集在datasets文件夹下

运行01train.py即可训练

训练结束后会保存模型在本地

运行02pyqt.py会有一个可视化的界面,通过点击按钮加载图片识别。

 

科普相关知识:

传统图像分类检测算法通常包括以下几种:

  1. 支持向量机(SVM):SVM是一种监督学习算法,用于二分类和多分类问题。它通过找到一个最优超平面来将不同类别的数据分开。

  2. k最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN):KNN是一种简单有效的非参数算法。对于一个未知样本,KNN通过计算其与训练集中最近的k个样本的距离,然后根据这些近邻样本的标签来进行分类。

  3. 决策树(Decision Trees):决策树是一种树状结构的分类模型,通过在特征空间中递归划分数据,最终将数据分到不同的类别。

  4. 随机森林(Random Forest):随机森林是一种集成学习方法,它结合多个决策树来进行分类,并通过投票或平均等方式得出最终结果。

  5. AdaBoost(自适应增强算法):AdaBoost是一种集成学习算法,通过迭代地训练一系列弱分类器,并根据它们的表现进行加权,从而得到一个强分类器。

  6. 感知器(Perceptron):感知器是一种最早的神经网络模型,用于二分类问题。它通过对输入进行加权求和,并经过一个阈值函数来进行分类。

  7. 尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT):SIFT是一种用于图像特征提取的算法,通过寻找图像中的局部特征点,并提取与尺度无关的特征描述符。

  8. 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA):PCA是一种降维算法,可以用于将高维特征转换为低维特征,以减少数据的复杂性。

这些传统图像分类检测算法在一些简单的图像分类任务上表现良好,但随着深度学习的发展,卷积神经网络(CNN)等深度学习算法在图像分类领域取得了显著的进展,特别是在大规模和复杂数据集上的分类任务中。

PyQt 是一个用于开发图形用户界面(GUI)的Python绑定库。它将Qt框架与Python编程语言结合起来,使开发者可以使用Python语言创建功能强大、跨平台的GUI应用程序。

Qt 是一种流行的C++开发框架,提供了丰富的GUI组件和工具,可用于构建各种类型的应用程序,包括桌面应用程序、移动应用程序和嵌入式系统。PyQt允许开发者通过简单而直观的Python语法来利用Qt的功能,从而加快应用程序的开发速度。

PyQt提供了一系列模块和类,使开发者能够创建窗口、按钮、文本框、列表框等各种GUI元素,并为这些元素添加交互性和事件处理。此外,PyQt还支持多线程、数据库连接、网络通信等功能,使开发者能够构建复杂的GUI应用程序。

总之,PyQt是一个强大的工具,使开发者能够使用Python语言开发跨平台的GUI应用程序,并利用Qt框架提供的丰富功能和工具。

HOG(Histogram of Oriented Gradients)是一种计算机视觉中常用的特征描述子。它被广泛应用于目标检测和人体姿态估计等任务。

HOG特征描述子通过对图像进行局部梯度计算,提取了图像中不同区域的方向梯度信息。具体而言,HOG将图像划分为小的局部块,并计算每个块内像素点的梯度方向和强度。然后,将这些局部块的梯度方向信息统计到直方图中,形成一个特征向量表示该块的特征。最后,将所有块的特征向量拼接在一起,形成整个图像的HOG特征描述子。

HOG特征具有以下特点:

  • 对于光照变化、阴影以及一定程度的几何变换具有一定的鲁棒性。
  • 通过统计局部块的梯度方向信息,能够捕捉到物体的边缘和纹理特征。
  • HOG特征描述子维度相对较低,便于快速计算和存储。

在目标检测领域,HOG特征通常与机器学习算法(例如支持向量机)结合使用,通过训练模型来识别图像中的目标。HOG特征在人体检测方面表现良好,尤其在行人检测上应用广泛,并为其他目标检测任务提供了一种有效的特征表示方法。

SVM(Support Vector Machine)是一种常见的监督学习算法,广泛应用于模式分类和回归任务中。

SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的样本点在特征空间中尽可能地分开。超平面可以被看作是一个决策边界,用于对新的未标记数据进行分类。SVM通过选择支持向量(距离超平面最近的训练样本点)来确定分类边界,从而实现对样本的有效分类。

SVM具有以下特点:

  • 可以处理高维特征空间,并且在处理高维数据时表现良好。
  • 通过引入核函数,可以将低维非线性可分问题映射到高维空间进行线性分类,从而提高分类准确率。
  • SVM具有较强的鲁棒性,对于一些噪声和异常值具有一定的容忍度。
  • 在训练过程中,SVM只使用支持向量,大大减少了存储和计算开销。

SVM的应用包括图像分类、文本分类、生物信息学、人脸识别等领域。它在机器学习中被认为是一种经典的方法,因其稳定性和分类性能而备受关注。

http://www.15wanjia.com/news/19864.html

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