シーン認識エンジンを実装してみる。 作成手順に付いては、このサイトが詳しい。具体的な処理を書き下ろすと以下のようになる。 局所特徴量の抽出 Visual Wordの作成 ヒストグラムの作成 SVMの作成 予測器の作成 学習型アルゴリズムであるので、大量の画像を用意しておく必要がある。今回使用した画像セットはLSP15である。15個のカテゴリに分類された室内・室外画像である。各カテゴリには、縦横200から300ピクセル程度の画像が200から300枚ほど含まれている。今回は、15個のカテゴリを室内と室外の2カテゴリに分類し直し、室内・室外を判定する認識エンジンを考察した。実装に当たっては、opencv2など既存のライブラリを最大限利用することとした。 局所特徴量の抽出 opencv2にはDescriptorExtractorなるクラスが用意されている。このクラスは静的メソッドcreateを持ち