使用 SVM 进行分类，使用来自 Bag of Word 的词汇构建
classification with SVM using vocab build from Bag of Word
我的目的是构建一个分类器，使用我手动提取的模板对图像ROI进行正确分类
这是我所做的。我的第一步是了解应该做些什么来实现上述目标
我已经意识到我需要通过网络研究来创建(模板的(表示向量。因此，我使用单词袋来创建词汇
我已经使用并重写了Roy的项目到opencv 3.1，还使用了他的食物数据库。在看到他的数据库时，我意识到一些图像包含多个类类型。我尝试裁剪图像，以便每个训练图像仅包含一类项目，但图像现在具有不同的大小
我尝试运行此代码。结果非常令人失望。它总是指向一个类。
我有问题吗？
- 我处理训练图像的步骤有误吗？我四处阅读，一些帖子建议图像大小必须恒定或至少是纵横比。我对此感到困惑。是否有一些工具可用于调整样本大小？
- 样本图像的大小无关紧要，因为 Roy 的算法使用从附近兴趣点提取的局部描述符。
- SVM 是线性回归分类器，您需要为每个类训练不同的 SVM-s。对于每个类，它都会说它是该类还是其他类。所谓的一与休息。
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