文件編號(hào)：A297

文件大?。?/strong>481M

開(kāi)發(fā)環(huán)境：Python3.8、PyCharm2020

猿創(chuàng)承諾：該項(xiàng)目親測(cè)正常運(yùn)行，需遠(yuǎn)程調(diào)試部署需另外收費(fèi)，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡(jiǎn)要概述：在圖像處理和基于目標(biāo)的應(yīng)用領(lǐng)域，目標(biāo)識(shí)別是一項(xiàng)至關(guān)重要的工作紋理給了我們：

1.色彩的空間排列

2.圖像的強(qiáng)度。

最終目標(biāo)是區(qū)分一個(gè)對(duì)象，我們應(yīng)該將其高光作為元素向量。這可以通過(guò)特征提取來(lái)實(shí)現(xiàn)。提取圖片特征的方法多種多樣。它往往建立在陰影、紋理或形狀上。本文的重點(diǎn)是研究和思考各種基于紋理的目標(biāo)識(shí)別和特征提取方法。GLCM和Haar小波變換是最粗糙的地表調(diào)查策略。

在這項(xiàng)任務(wù)中可以感知到的物品有：卵石、磚、草、沙、水。

該項(xiàng)目將利用“隨機(jī)森林分類器”和利用“GLCM”計(jì)算的“Haralick紋理”，最終目標(biāo)是根據(jù)其紋理特征來(lái)描述文章。

運(yùn)行此項(xiàng)目的步驟

python>=3.6

安裝包pip install -r requirements.txt

run Texture_classification.py

要在不同的對(duì)象上進(jìn)行訓(xùn)練：

在“Training images”文件夾中，創(chuàng)建一個(gè)包含對(duì)象名稱的文件夾，并將所有對(duì)象圖像放入其中。

在“Test images”文件夾中，放入要識(shí)別的同一對(duì)象的隨機(jī)圖像。

Texture_classification.py

測(cè)試自定義圖像

在“Test images”文件夾中，放入要識(shí)別的同一對(duì)象的隨機(jī)圖像。

Texture_classification.py

按需寫(xiě)作：

演示視頻：

點(diǎn)擊查看：系統(tǒng)演示視頻

運(yùn)行效果：

遠(yuǎn)程協(xié)助：

溫馨提示：索煒達(dá).猿創(chuàng)官方提供收費(fèi)遠(yuǎn)程協(xié)助，確保您項(xiàng)目運(yùn)行成功。

點(diǎn)擊查看：遠(yuǎn)程協(xié)助相關(guān)事項(xiàng)

我們提供完整項(xiàng)目文件清單如下：

文件目錄

 ├ 1.項(xiàng)目源碼

 ├ 2.運(yùn)行截圖

 └ 3.演示視頻