android - 使用opencv进行图像分类

我们目前正在使用opencv.android-ocr应用程序进行工作。预处理，分段，特征提取步骤已完成。分类是剩下的步骤，我们被困住了。我们正在使用一个填充有每个字母特征的数据库表。首先，我们每个字母只有1个特征，并且使用了欧式距离，但是结果不准确，而且更多现在需要解决的问题是每个字母有7个功能，而且完全不知道如何基于这些功能对i / p进行分类。.有些人建议使用knn，但是我们不知道该怎么做。和那部分的opencv文档尚不清楚..so，如果有人可以帮助它，那会很棒。
提前致谢

最佳答案

简短而无需讨论细节。 vector 空间在这里派上用场。您需要构建特征 vector
训练集中每个实例的<feature1, feature2, feature3.. featureN>。
从这些图像的每一个中，提取您认为或您在研究文章中阅读的功能对于图像分类很重要。例如，您可以进行质心，高斯模糊，直方图等。
一旦有了这些值，线性代数就可以通过某种分类算法发挥作用:在训练集上运行的knn，svm，朴素贝叶斯等，即构建模型。
如果模型准备就绪，则可以在测试集中运行它。
使用交叉验证可获得更全面的结果。
有关更多详细信息，请查看类(class)注释:
http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/iaml/slides/knn-2x2.pdf
要么
http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/inf2b/lectureSchedule.html

关于android - 使用opencv进行图像分类，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/11230974/