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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 支持向量机SVMSVM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。 k最近邻K-Nearest NeighborsKNNKNN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。 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。 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。 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。 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。 尺度不变特征变换Scale-Invariant Feature TransformSIFTSIFT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。 主成分分析Principal Component AnalysisPCAPCA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。 HOGHistogram 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。 SVMSupport 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。
