涉及图像分类的步骤？

Question

我是机器学习的新手，并且已经在数据集上实现了ML算法。 但是，我如何使用M1算法对图像进行分类？

如何以numpy数组的形式将图像提供给学习模型？

有人可以向我介绍所涉及的步骤吗？我一直在阅读有关特征提取的内容，但我无法弄清楚如何做到这一点。

Answer 1

图像分类的核心与任何其他类别的分类并无太大差异。

您的数据是图片，对吗？好吧，我们需要从这些图像中创建一些变量（“特征”），以便了解图像中的内容。计算机可以理解矩阵，而不仅仅是像人类那样的直观图像（虽然有人认为人们在看图像时将图像解构为像素图案时会做什么，但让我们保持简单）。使用OpenCV是将图像像素转换为矩阵的好方法。

每个矩阵（即每个图像）将具有相应的标签或分类（例如“狗”或“猫”）。您可以通过算法提供这些矩阵，以便对每个图像进行分类。

那会让你开始。有很多与图像相关的机器学习，但其核心问题与其他地方相同：采用矩阵/数据集并使用算法查找数据中的模式以及将输入映射到的函数输出标签。通过阅读机器学习书介绍或参加课程，您可能会得到很好的服务。