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项目简介
本项目是基于OpenCV和SVM（支持向量机）的谷物分类系统。借助图像处理技术提取谷物特征，再利用SVM模型完成分类。项目包含图像预处理、特征提取、模型训练和预测等关键步骤。
项目的主要特性和功能
- 图像预处理：进行图像灰度化、二值化、滤波、形态学处理等操作，调整图像大小、去除噪声、增强图像质量。
- 特征提取：提取谷物的色调、Hu矩、LBP（局部二值模式）等特征，计算旋转不变的LBP特征以增强分类效果。
- 模型训练：使用SVM模型对提取的特征进行训练，支持从CSV文件加载数据或从XML文件加载已训练的模型。
- 模型预测：利用训练好的SVM模型对测试数据进行预测，计算预测准确率，支持保存训练好的模型。
安装使用步骤
1. 环境准备
- 安装Python 2.7.12及以上版本。
- 安装OpenCV库：
pip install opencv-python。 - 安装NumPy库：
pip install numpy。
2. 数据准备
- 将谷物图像放入
data/grains文件夹中。 - 编写
data/grain_list.csv文件，格式参考python/class_features.py中的注释。
3. 运行项目
- 进入项目根目录，运行以下命令启动训练和预测：
bash cd python python main.py
4. 模型保存与加载
- 训练完成后，可以选择保存模型：
python svm.save('trained_model.xml') - 加载已保存的模型：
python svm.load('trained_model.xml')
通过以上步骤，即可成功运行本项目并进行谷物的分类。
下载地址
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