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机器学习
基于 SVM 做图片分类,为什么要将图片二值化?只灰度化可以吗?
anzu
·
2019-12-20 15:53:43 +08:00
· 2590 次点击
这是一个创建于 1800 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
网上的教程貌似都没解释这么做的原因。
二值化会丢失一些灰度信息,我觉得这些额外的灰度可以使图片分类更准确。
对于简单的图片分类识别技术,有没有相关参考文档或书籍?谢谢。
二值化
灰度
分类
图片
1 条回复
•
2019-12-24 18:50:54 +08:00
1
nmecury
2019-12-24 18:50:54 +08:00
1
认清楚问题的本质,SVM 是个分类器,图像是数据。所以一般来说分类过程可以表示为特征表示->分类(当然端到端的方法可以将这两步视为一步)。二值化也好灰度化也好只是图像预处理而已,特征表示并不局限于此,分类器也同样不局限于 SVM。
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