Opencv基础使用4——PCA和SVM测试

本博文接上一篇博文，继续进行部分 opencv Python 示例代码运行 效果测试

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环境搭建、所使用代码版本 —— 参考博文——Opencv基础使用1——分割 - 视频人像跟踪

• 本博文的测试是直接拉取 opencv-master4.5.1，然后在opencv/samples/python/tutorial_code/ 目录下对不同模块 py 文件进行测试

Principal Component Analysis (PCA) 【主成分分析】

运行代码一：

cd opencv/samples/python/tutorial_code/ml/introduction_to_pca

python introduction_to_pca.py --input ../../../../data/pca_test1.jpg 

  

 

  
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效果如下：

Support Vector Machine (SVM) 【支持向量机】

运行代码一：

# 切换 SVM 程序目录
cd ../introduction_to_svm/
python introduction_to_svm.py 

  

 

  
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效果如下：

运行代码二：

# 切换 non_linear_svms 程序目录
cd ../non_linear_svms/

python non_linear_svms.py 

  

 

  
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效果如下：

运行代码三：

# 切换 py_svm_opencv程序目录
cd ../py_svm_opencv/

cp ../../../../data/digits.png .

python hogsvm.py 


  

 

  
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效果如下：

文章来源: positive.blog.csdn.net，作者：墨理学AI，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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