OpenCV 3で犬と猫を分類できるように学習してみる（BOW: Bag Of Visual Words, KNN: k-Nearest Neighbour, k-meansクラスタリング, KAZE） - QiitaOpenCV 3で犬と猫を分類できるように学習してみる（BOW: Bag Of Visual Words, KNN: k-Nearest Neighbour, k-meansクラスタリング, KAZE）Python画像処理OpenCV機械学習 はじめに 今回は、画像の中の物体が何なのかをOpenCV3とPython3で推測してみます。 ・ ＝ Dog or Cat ? 物体認識は、訓練フェーズとテストフェーズに分かれ、それぞれ、次のようになります。 訓練フェーズ 入力画像 特徴量抽出 特徴量をクラスタリング クラスタリングされた特徴量を集計（ヒストグラム） ヒストグラムと物体カテゴリの相関を学習 テストフェーズ 入力画像 特徴量抽出 特徴量をクラスタリング クラスタリングされた特徴量を集計（ヒストグラム） ヒストグラムがどの物体カテゴリに近いか距離を計算 今回、それぞれのステップでOpe
