У меня возникают трудности с чтением изображения, извлечением функций для обучения и тестированием новых изображений в OpenCV с использованием SVM. Может кто-нибудь, пожалуйста, укажите мне отличную ссылку? Я посмотрел наOpenCV Введение в опорные векторные машины, Но это неЯ не умею читать изображения, и я не знаю, как это сделать.

Мои цели - классифицировать пиксели в изображении. Эти пиксели будут принадлежать кривым. Я понимаю формирование обучающей матрицы (например, изображение A 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 3,1 3,2 3, 3 3,4 3,5

Я бы сформировал свою тренировочную матрицу как [3] [2] = {{1,1} {1,2} {1,3} {1,4} {1,5} {2,1} .. {} }

Тем не менее, я немного запутался в отношении этикеток. Из моего понимания я должен указать, какая строка (изображение) в обучающей матрице соответствует, которая соответствует кривой или не кривой. Но как я могу пометить строку обучающей матрицы (изображение), если есть некоторые пиксели, принадлежащие кривой, а некоторые не принадлежащие кривой. Например, моя тренировочная матрица: [3] [2] = {{1,1} {1,2} {1,3} {1,4} {1,5} {2,1} .. {}} пиксели {1,1} и {1,4} принадлежат кривой, а остальные - нет.