资 源 简 介
Foodcam 分类器
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麻省理工学院媒体实验室 Foodcam 视觉词袋的分类。
建成使用 OpenCV 2.3
BOVW 方法实施： 视觉分类与要点袋由凯碧 Csurka、 克里斯托弗 R.舞蹈、 立信风扇、 尤塔 · 维拉莫夫斯基、 塞德里克 · 布雷，2004年。
使用对手颜色冲浪功能 (192 浮游物): 范德三德 et al.，CGIV 2008 颜色描述符对象类别识别。（他们用材料的筛选）
径向基础函数 SVMs 的分类。
这基本上是底漆的使用 OpenCV，BOVW 的方法进行简单的死了。
我调整了的基本方法：
-使用背景减法 （因为这些都是来自照相机的图片）。
-使用滑动窗口。这使多类更好的决策，并实际上铺到图像分割的路径。
编译
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基本上，只需运行：
cmake-D CMAKE_CXX_FLAGS =-fopenmp。;让-j4
CMake 应带你一路，但我也有.xcodeproj / 包括。
工作它
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获取数据集：
http://fay.media.mit.edu/foodcamimages.zip
假设数据集现在是在同一目录中，在 foodcamimages 下 /。
手动分类训练和测试：
./ 手册分类器 foodcamimages/火车/train.txt
./ 手册分类器 foodcamimages/测试/test.txt
（或者您可以使用包括...我手动分类懒)
创建背景图像：
./ 让-测试-背景
构建词汇: (这将需要很长时间，对耕地 130 KMeans 192 长向量以找到 1000年聚类中心.
文 件 列 表
FoodcamClassifier-master
CMakeLists.txt
FoodcamClassifier.xcodeproj
README
build_vocabolary.cpp
build_vocabolary.h
foodcam_predict.cpp
kmeans_trainer.cpp
kmeans_trainer.h
main.cpp
make_test_background_image.cpp
make_test_background_image.h
manual_classifier.cpp
predict_common.cpp
predict_common.h
test.txt
test_classifiers.cpp
test_classifiers.h
test_one_class.txt
test_one_class_rects.txt
train_SVM_alone.cpp
train_bovw.cpp
train_bovw.h
training.txt
training_common.cpp
