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文档简介

1、船只识别集装箱船油船自装卸船1总体思路读入图片图片预处理目标检测特征提取特征分类：SVM Train识别： SVM Test21.读入图片选择并设置训练图片集，并把RGB图像以灰度模式读入（Cvload函数）32.预处理（1）平滑中值滤波（2）Closing：膨胀和腐蚀（3）自适应二值化：cvAdaptiveThreshold ( src, src, 255,0,1,91,5 ); 自适应阈值：是一种改进了的阈值技术，其中阈值本身是一个变量，自适应阈值T（x,y）的每个像素点都不同，通过计算像素点周围的b*b区域的加权平均，然后减去一个常数来得到自适应阈值。(1),(2)处理前后结果不明显，（

2、3）效果比固定的二值化有明显改善42.预处理Median Filter ClosingOperationBinarizationContour 5目标检测（1）二值化（2）提取所有轮廓：链码（3）找出具有最大面积的轮廓效果：674.特征提取（1）根据目标轮廓画出最小外接矩形（2）计算外接矩形宽长比，轮廓的离心率，Hu不变矩（3）将（2）得到的数据存入数组，作为后续的特征数据库85.特征分类：SVM Train采用SVM (Support vectormachine) classifier（1）将第4步特征提取得到的数据存入一个矩阵（2）使用SVM.train(trainingDataMat)训练数据，自动生成分类器96.识别： SVM Test（1）设置测试集106.识别： SVM Test（2）重复训练的各个过程：预处理、目标检测、特征提取、生成特征矩阵（3）用SVM.test(TestDataMat)得出船只的种类11识别结果12仍然存在的问题（1）预处理效果不理想（2）目标检测时，采用最大面积轮廓检测，有个别误检（3）

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