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Opencv 基于BOW和SVM的识别/分类

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我一直在从事一个项目，该项目将从一片叶子上识别疾病。我做了些调查，得出了一些结论。然而，仍然存在一些困惑

我认为以下应该是流程（需要建议）

  • 从叶子上种植病区（手动），以建立词汇表
  • 使用
    SIFT
    获取
    关键点
    和
    描述符
  • 创建
    Bag of Words
    词汇和
    Cluster
    （K表示）
  • 从上面获得的描述符中训练
    SVM
  • 要评估/分类，请获取整个叶片的输入图像，并使用
    HarCascade
  • 使用
    SIFT
    获取
    关键点和
    描述符，然后使用
    SVM
    进行预测
    • 问题是

  • 以上工作流程合理吗？或者我错过了什么
  • 我对SVM如何学习对象或疾病的名称感到困惑，例如，SVM从哪里获得它学习或检测到的对象的名称
  • SVM如何输出它识别的对象的名称
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