【源码】基于Python和SVM的图像分类项目

项目简介

本项目是基于Python编程语言和SVM（支持向量机）算法的图像分类系统。主要对图像进行特征提取、降维处理，利用SVM分类器训练和测试，实现图像的分类识别。

项目的主要特性和功能

1. LBP特征提取：运用局部二值模式（LBP）算法提取图像局部纹理特征，通过分区域直方图处理以适配不同尺寸图像。
2. PCA降维：采用主成分分析（PCA）算法对提取的特征降维，减少特征维度，提升分类器效率。
3. SVM分类器：以支持向量机（SVM）为分类器，对降维后的特征训练和预测，支持如LBP划分区域数量、直方图分箱数量等多种配置参数。
4. 模型评估：评估训练好的模型，计算训练集和测试集准确率，生成混淆矩阵和预测结果柱状图，直观呈现分类效果。

安装使用步骤

环境依赖

• Python 3.x
• 相关库：numpy, sklearn, matplotlib, os

使用步骤

1. 复制项目： bash cd your-repo
2. 安装依赖： bash pip install -r requirements.txt
3. 数据准备：将图像数据集置于项目指定目录，确保数据集路径正确并按项目要求整理。
4. 运行项目：执行主程序文件 svm.py： bash python svm.py 该脚本会完成特征提取、PCA降维、SVM训练和模型评估等任务。
5. 查看结果：查看生成的混淆矩阵和预测结果柱状图，评估模型性能。

配置参数

在 svm_config.py 文件中，可按需调整以下参数： - CELL_NUMS：LBP划分区域数量。 - BIN_SIZE：直方图分箱数量。 - NORMAL：是否对特征进行归一化处理。 - PCA_RATE：PCA降维特征参数。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】