使用来自Word Bag的vocab构建的SVM进行分类

Question

我的目的是建立一个分类器，以使用我手动提取的模板正确分类图像ROI

这是我所做的。 我的第一步是了解实现上述目标应采取的措施

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，我用词袋来创造词汇

我已经使用Roy's project并将其重写为opencv 3.1，还使用了他的food database。通过查看他的数据库，我已经意识到某些图像包含多个类类型。我尝试裁剪图像，以使每张训练图像仅包含一类物品，但是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？

1. 我处理训练图像的步骤是否错误？我四处阅读，有些帖子建议图像大小必须恒定或至少是长宽比。我对此感到困惑。有一些可用于调整样本大小的工具吗？

Answer 1

1. 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。对于每个班级，都会说出是该班级还是其他班级。所谓的一对休息。