opencv 水果识别+UI界面识别系统，可训练自定义的水果数据集

目录

一、实现和完整UI视频效果展示

主界面：

测试图片结果界面：

自定义图片结果界面：

二、原理介绍：

图像预处理

HOG特征提取算法

数据准备

SVM支持向量机算法

预测和评估

完整演示视频：

完整代码链接

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一、实现和完整UI视频效果展示

主界面：

 

测试图片结果界面：

自定义图片结果界面：

 

二、原理介绍：

图像预处理

对输入图像进行预处理操作，例如调整大小、灰度化、归一化等，以便在后续步骤中更好地处理图像。

HOG特征提取算法

        HOG（Histogram of Oriented Gradients，梯度方向直方图）算法是一种用于图像特征提取的技术，常用于目标检测和人脸识别等计算机视觉应用中。它的基本思想是通过计算每个小区域内像素的梯度方向和强度，将这些信息映射到对应的方向直方图中，最终将所有小区域的直方图拼接起来得到整幅图像的特征描述符。

 

数据准备

选择适当的数据集，并进行预处理，例如特征提取、缩放、标准化等。

从https://hyper.ai/网站下载Fruits 360 水果蔬菜数据集

 

SVM支持向量机算法

     ​​​​​​ SVM（Support Vector Machine，支持向量机）算法是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归等应用场景中。其基本思想是通过在特征空间上寻找一个最优超平面来实现分类或回归任务。 SVM 算法可以处理线性可分和非线性可分的数据，其中对于线性可分的情况，我们可以使用硬间隔最大化的方式来得到最优超平面；对于非线性可分的情况，则可以使用核函数将数据映射到高维特征空间中，然后在这个空间中寻找最优超平面。

 

预测和评估

        使用训练好的 SVM 模型，在测试集上进行预测，并计算模型的准确率、精确率、召回率、F1 值等指标，以评估模型性能。

 

 

完整演示视频：

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完整代码链接

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