/*
SVM應用實例：藥品（膠囊）識別與分類
*/

#include?
#include
#include
using?namespace?cv;
using?namespace?ml;

void?findSamplecontours（InputArray?src?OutputArrayOfArrays?contours）;

//使用SVM進行膠囊分類
int?main（）??
{??
????//樣本總類別數
	const?int?classSum?=?6;
	//每個樣本選取的特征個數
	const?int?featureSum?=?3;
	//訓練樣本總數
	const?int?sampleSum?=?57;
	//每種類別對應的名稱
	const?std::string?labelName[6]?=?{“green_peru“?“brown“?“darkcyan“?“black“?“white_brown“?“saddlebrown“};
	//訓練數據及標簽
	Mat?trainDataMat?=?Mat::zeros（sampleSum?featureSum?CV_32FC1）;
	Mat?labelsMat?=?Mat::zeros（sampleSum?1?CV_32SC1）;
	int?k?=?0;
	////========================創建訓練數據==================================////
	for?（int?label?=?0;?label?	{
		//訓練圖像所在文件夾
		std::string?path?=?“E:/image/image/classification/capsule/pills_class_“;
		char?temp[256];
		sprintf_s（temp?“%d“?label）;
		path?=?path?+?temp?+?“.png“;
		Mat?src?=?imread（path）;
		if?（src.empty（））
		{
			std::cout<<“can?not?load?image.?\n“<			return?-1;
		}
		//imshow（“input“?src）;
		//獲取每個膠囊的輪廓
		std::vector>contours;
		findSamplecontours（src?contours）;
		for（int?i?=?0;?i?		{
			if（contourArea（contours[i]）?>?50）
			{
				//建立掩模MASK
				Mat?mask?=?Mat::zeros（src.size（）?src.type（））;
				drawContours（mask?contours?i?Scalar（255?255?255）?-1）;
				//獲得MASK對應區域的圖像
				src.copyTo（maskmask）;
				//求各個通道的均值
				Scalar?maskSum?=?sum（mask）;
				maskSum?=?maskSum/contourArea（contours[i]）;
				//取前三個通道即BGR通道的均值作為特征
				for?（int?j?=?0;?j?				{
					trainDataMat.at（kj）?=?maskSum[j];
				}
				labelsMat.at（k0）?=?label;
				k++;
			}
		}
	}
	std::cout<<“trainDataMat:?\n“<	std::cout<<“labelsMat:?\n“<
	////========================使用SVM訓練部分==================================////
	Ptr?model?=?SVM::create（）;??
????model->setType（SVM::C_SVC）;??
????model->setKernel（SVM::POLY）;
????model->setDegree（1.0）;
????model->setTermCriteria（TermCriteria（TermCriteria::MAX_ITER1001e-6））;?
????model->train（trainDataMatROW_SAMPLElabelsMat）;?

	////========================測試部分==================================////
	Mat?testImg?=?imread（“E:/image/image/classification/capsule/pills_test.png“）;
	if?（testImg.empty（））
	{
		std::cout<<“can?not?load?image.?\n“<		return?-1;
	}
	std::vector>testContours;
	findSamplecontours（testImg?testContours）;
	//對測試圖像中的樣本進行逐個判斷
	for（int?i?=?0;?i?	{
		if（contourArea（testContours[i]）?>?50）
		{
			Mat?testDataMat?=?Mat::zeros（1?featureSum?CV_32FC1）;
			Mat?testLabelsMat;
			Mat?testMask?=?Mat::zeros（testImg.size（）?testImg.type（））;
			drawContours（testMask?testContours?i?Scalar（255?255?255）?-1）;
			testImg.copyTo（testMasktestMask）;
			//求各個通道的均值
			Scalar?testMaskSum?=?sum（test

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????5020??2018-02-07?11:24??main.cpp

?????文件?????268301??2013-02-15?19:08??capsule\pills_class_0.png

?????文件?????264150??2013-02-15?19:08??capsule\pills_class_1.png

?????文件?????265601??2013-02-15?19:08??capsule\pills_class_2.png

?????文件?????276180??2013-02-15?19:08??capsule\pills_class_3.png

?????文件?????278478??2013-02-15?19:08??capsule\pills_class_4.png

?????文件?????261237??2013-02-15?19:08??capsule\pills_class_5.png

?????文件?????352396??2018-02-05?20:49??capsule\pills_test.png

?????目錄??????????0??2018-02-06?15:55??capsule

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