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1、船只識(shí)別集裝箱船油船自裝卸船1總體思路讀入圖片圖片預(yù)處理目標(biāo)檢測(cè)特征提取特征分類：SVM Train識(shí)別： SVM Test21.讀入圖片選擇并設(shè)置訓(xùn)練圖片集，并把RGB圖像以灰度模式讀入（Cvload函數(shù)）32.預(yù)處理（1）平滑中值濾波（2）Closing：膨脹和腐蝕（3）自適應(yīng)二值化：cvAdaptiveThreshold ( src, src, 255,0,1,91,5 ); 自適應(yīng)閾值：是一種改進(jìn)了的閾值技術(shù)，其中閾值本身是一個(gè)變量，自適應(yīng)閾值T（x,y）的每個(gè)像素點(diǎn)都不同，通過(guò)計(jì)算像素點(diǎn)周圍的b*b區(qū)域的加權(quán)平均，然后減去一個(gè)常數(shù)來(lái)得到自適應(yīng)閾值。(1),(2)處理前后結(jié)果不明顯，（

2、3）效果比固定的二值化有明顯改善42.預(yù)處理Median Filter ClosingOperationBinarizationContour 5目標(biāo)檢測(cè)（1）二值化（2）提取所有輪廓：鏈碼（3）找出具有最大面積的輪廓效果：674.特征提?。?）根據(jù)目標(biāo)輪廓畫出最小外接矩形（2）計(jì)算外接矩形寬長(zhǎng)比，輪廓的離心率，Hu不變矩（3）將（2）得到的數(shù)據(jù)存入數(shù)組，作為后續(xù)的特征數(shù)據(jù)庫(kù)85.特征分類：SVM Train采用SVM (Support vectormachine) classifier（1）將第4步特征提取得到的數(shù)據(jù)存入一個(gè)矩陣（2）使用SVM.train(trainingDataMat)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成分類器96.識(shí)別： SVM Test（1）設(shè)置測(cè)試集106.識(shí)別： SVM Test（2）重復(fù)訓(xùn)練的各個(gè)過(guò)程：預(yù)處理、目標(biāo)檢測(cè)、特征提取、生成特征矩陣（3）用SVM.test(TestDataMat)得出船只的種類11識(shí)別結(jié)果12仍然存在的問(wèn)題（1）預(yù)處理效果不理想（2）目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，采用最大面積輪廓檢測(cè)，有個(gè)別誤檢（3）

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