将彩色图像转换为 libsvm 的输入向量

Question

我有一组带标签的训练图像（颜色）。我想将这些图像用作 libsvm 的输入。 是否有 python 库/函数/代码可以帮助我将此彩色图像转换为 libsvm 将接受作为输入的格式？

谢谢。

Answer 1

当我在 python 中完成此操作时，我只是将图像转换为一个数组（不过我一直在处理灰度图像），类似于：

outpath="images\\ts\\"
fp = open(outpath + 'trainingset.dump','wb');
dirList = os.listdir(path)
for fname in dirList:
if '.jpg' in fname:
    im = array(Image.open(path + "\\" + fname).convert('L'))
    pickle.dump(im,fp)
    pickle.dump(1,fp)
fp.close()

在将其传递给 libsvm 时，您需要将其转换为列表：

path="images\\ts\\trainingset.dump"
fp = open(path, "r")
im = pickle.load(fp)
label = pickle.load(fp)
imlist = im.tolist()
imlist = [item for sublist in imlist for item in sublist]
y.append(label)
x.append(imlist)

print "Setting up the SVM problem"
prob = svm_problem(y, x)

param = svm_parameter('-t 2 -g 0.00001')
param.C = 1

print "Starting the training process"
m=svm_train(prob, param)

print "Storing the model"

svm_save_model(model, m)

请注意，虽然我有使用 libsvm 的经验，但我大部分时间都在 C++ 上使用它。我是 python 新手，这可能不是最好的方法，它只是对我有用的方式。另外，如果您想保持颜色，可以尝试不将图像转换为灰度，我自己没有尝试过，但这应该可以，而不是：

im = array(Image.open(path + "\\" + fname).convert('L'))

使用这个：

im = array(Image.open(path + "\\" + fname))

希望这会有所帮助。