我目前正在进行一项图像识别的项目。有很多张图片，我需要预测一个图片是否包含指定的特征。例如，输出结果可以是这张图片是否有香蕉。
我想使用SVM实现分类器，输出结果为图片是否包含给定的特征。在图片中训练一个具有2个输出的SVM分类器的最简单方法是什么？是否有Python模板可用？非常感谢。
1个回答
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使用 SVM，您可以对一组图像进行分类。例如，您可以用一组汽车和飞机的图像来训练 SVM。一旦训练完成，它就可以预测未知图像所属的类别，如它是汽车还是飞机。还有多类 SVM。
在您的情况下，请为训练 SVM 制作两组图像：
1. 包含给定特征（香蕉）的图像集。 2. 不包含该特征的图像集。
一旦训练完成，它将输出给定图像属于哪个类别。如果它属于香蕉类，则可以输出 Yes，否则为 No。
有用的链接：
1. 使用 Python OpenCV 进行手写数字识别 2. 使用 Java 进行松鼠和鸟类分类 3. 使用 Python 进行水果分类
在您的情况下，请为训练 SVM 制作两组图像：
1. 包含给定特征（香蕉）的图像集。 2. 不包含该特征的图像集。
一旦训练完成，它将输出给定图像属于哪个类别。如果它属于香蕉类，则可以输出 Yes，否则为 No。
有用的链接：
1. 使用 Python OpenCV 进行手写数字识别 2. 使用 Java 进行松鼠和鸟类分类 3. 使用 Python 进行水果分类
- Emmanu
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感谢您的回答。第一个例子并不完全适用于我的情况，因为手写数字识别中的图像是由64个元素组成的数组。而我的图片是大小为170 * 400的RGB图片。第二个例子是Java的，看起来很棒。您知道有没有类似第二个例子的Python示例吗？非常感谢。 - Matt
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