关于机器学习中垃圾图像识别的特征提取问题。

如题,想用:
决策树、朴素贝叶斯和SVM这三个传统机器学习算法,对github上的garythung的垃圾数据集进行识别分类。

1.但是对于图像预处理的特征提取有点云里雾里的,应该选取什么特征比较好啊?看了很多大神分享的博客,发现大家都是图像预处理之后,选择神经网络CNN进行训练的,无需特征提取。
所以有点困惑,了解到的有HOG,SIFT特征。

2.对于传统的机器学习算法,一定要进行特征提取吗?一些颜色特征、边缘特征也可以吗?这些颜色边缘一类的特征如何进行提取呢?也是使用opencv吗?

万分感谢万分感谢

1个回答

Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
立即提问
相关内容推荐