Return to search

Shape Detection in Images Using Machine Learning

Rapporten undersöker hur man ska gå tillväga för att implementera en support vector machinesom kan klassificera olika former i bilder med hjälp av OpenCV libraryt i Python. Dettakommer att göras genom att beräkna scale-invariant features. De scale-invariant features somkommer undersökas är simple features och Hu moments. Dessa features ska sedantillsammans med sina tillhörande labels matas in i en SVM för träning. SVM ska därefterkunna urskilja mellan olika former baserat på deras scale-invariant feature. Rapportenundersöker även vilken av Hu moments och simple features som fungerar bäst för attklassificera former i bilder. Rapporten tittar också på tidigare forskning i området ochrapporter som täcker olika sätt att extrahera former ut bilder.Nyckelord: Flerklass klassificering, SVM, stödvektormaskin, övervakat / The report examines the possibility to implement a support vector machine that can classifydifferent shapes in images, with the help of the OpenCV library in Python. This will be donethrough calculating scale-invariant features. The scale-invariant features that will beimplemented are simple features and Hu moments. These features will in combination withtheir labels be fed to the SVM for training. The SVM should then be able to distinguishbetween different shapes based on scale-invariant features. The report will also examinewhich of the Hu moments and simple features give the best results in classifying shapes inimages. The report also looks at earlier reports in the same area and reports covering differentways of detecting shapes in images.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:oru-94169
Date January 2021
CreatorsDevlin, Axel
PublisherÖrebro universitet, Institutionen för naturvetenskap och teknik
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0027 seconds