图像分类:使用计算机视觉进行图像分类的源代码示例

本文介绍了如何使用计算机视觉技术和Python的OpenCV、Scikit-learn库进行图像分类。通过导入相关库,准备'cat'和'dog'图像数据集,转换为灰度图像,然后利用支持向量机(SVM)训练分类器,并对模型进行测试和性能评估。这是一个基础示例,实际应用可能需要更复杂的模型和大量数据。

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图像分类:使用计算机视觉进行图像分类的源代码示例

图像分类是计算机视觉领域中的一个重要任务,它旨在将输入的图像分为不同的类别。在本文中,我将为您提供一个使用计算机视觉技术进行图像分类的示例源代码。

首先,我们需要导入必要的库和模块。在这个示例中,我们将使用Python编程语言和OpenCV库来处理图像,以及Scikit-learn库来训练和评估分类模型。

import cv2
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.
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