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颜色分类
颜色分类是许多领域中使用的重要应用。例如，每天执行的系统。具有最佳超平面寿命分析的 SVM 分类器可以从此分类过程中受益。对于分类过程，可以使用许多分类算法。其中，最流行的机器学习算法有神经网络、决策树、k近邻、贝叶斯网络、支持向量机。在这项训练工作中，使用了支持向量机并尝试获得分类器模型。SVMs算法是监督学习方法之一。像所有监督学习方法一样，SVM 需要解决回归和分类问题。该算法通常用于训练对不同标记样本进行分离和分类。SVM 训练的结果是创建一个最佳超平面并将数据分类为不同的类别。该超平面距离数据尽可能远，以避免出现错误情况。 数据集 数据集包含大约 80 个用于整个颜色类别的训练集数据集的图像和用于测试集的 90 个图像。为此应用准备的颜色是黄色、黑色、白色、绿色、红色、橙色、蓝色和紫色。在此实现中，优选基本颜色来进行分类。并创建了一个包含这些基本颜色图像的数据集。该数据集还包括所有图像的掩模。我们通过对图像进行二值化来创建这些掩模。我们对收集的图像进行了遮罩，并将属于该类颜色的像素绘制为白色，并将剩余像素绘制为黑色。
摘要概览
颜色分类是许多领域中使用的重要应用。例如，每天执行的系统。具有最佳超平面寿命分析的 SVM 分类器可以从此分类过程中受益。对于分类过程，可以使用许多分类算法。其中，最流行的机器学习算法有神经网络、决策树、k近邻、贝叶斯网络、支持向量机。在这项训练工作中，使用了支持向量机并尝试获得分类器模型。SVMs算法是监督学习方法之一。像所有监督学习方法一样，SVM 需要解决回归和分类问题。该算法通常用于训练对不同标记样本进行分离和分类。SVM 训练的结果是创建一个最佳超平面并将数据分类为不同的类别。该超平面距离数据尽可能远，以避免出现错误情况。
数据集
数据集包含大约 80 个用于整个颜色类别的训练集数据集的图像和用于测试集的 90 个图像。为此应用准备的颜色是黄色、黑色、白色、绿色、红色、橙色、蓝色和紫色。在此实现中，优选基本颜色来进行分类。并创建了一个包含这些基本颜色图像的数据集。该数据集还包括所有图像的掩模。我们通过对图像进行二值化来创建这些掩模。我们对收集的图像进行了遮罩，并将属于该类颜色的像素绘制为白色，并将剩余像素绘制为黑色。