[发明专利]一种基于OpenCV的核电现场设备图像分类方法

权利要求书

1.一种基于OpenCV的核电现场设备图像分类方法，包括14个步骤，其特征在于：S1:调用OpenCV；

S2:使用摄像机拍摄采集核电现场不同设备图像，每类图像采集100张；

S3:将S2中采集的设备图像处理保存为.jpg；

S4:将S3中的图片进行归一化处理；

S5:将S4中的图像根据核电现场设备类别进行划分，给每类图像定一个标签，同类图像文件存放在一个文件夹内；

S6:调用OpenCV中的SurfFeatureDetector方法检测S5中图像特征点；

S7:调用OpenCV中的SurfDescriptorExtractor方法抽取S6中特征点描述符；

S8:将S7中获得的特征描述符存储作为图像的特征向量；

S9:将S8中的图像特征向量利用OpenCV的K-Means算法进行聚类，聚为1000类；

S10：将S8中每张图像的特征向量归类到S9聚合的类别中，统计每张图片各个类别出现的特征频率；

S11:将S10中获得的特征频率保存作为图片的词袋，bag of words；

S12:使用基于OpenCV的SVM分类算法以S11中的图片词袋以及S5中的分类标签为训练数据对每个图像类别都训练一个二元分类器；

S13:输入待分类图像，经过步骤S6、S7以及S8提取图像特征向量，使用S12中训练好的每一类分类器判断输入图像为该类的概率，记录概率最高的一类；

S14：将图片保存至对应类别文件夹下，完成分类。

2.如权利要求1所述的一种基于OpenCV的核电现场设备图像分类方法，其特征在于：所述步骤S2中，使用摄像机拍摄采集核电现场不同设备上不同元件图像。

3.如权利要求1所述的一种基于OpenCV的核电现场设备图像分类方法，其特征在于：所述步骤S3中将S2中采集的设备图像处理保存为.png格式。

4.如权利要求1所述的一种基于OpenCV的核电现场设备图像分类方法，其特征在于：所述步骤S5中，核电现场设备类别包括定位器，反馈器或仪表盘。

5.如权利要求1所述的一种基于OpenCV的核电现场设备图像分类方法，其特征在于：所述步骤S5在首次采集设备图像进行分类时进行。

6.如权利要求1所述的一种基于OpenCV的核电现场设备图像分类方法，其特征在于：所述步骤S13中，若概率大于0.7，则作为这张图像的类别。

7.如权利要求1所述的一种基于OpenCV的核电现场设备图像分类方法，其特征在于：所述步骤S14中文件夹包括阀门定位器、反馈器、变送器、仪表盘类别。

8.如权利要求1所述的一种基于OpenCV的核电现场设备图像分类方法，其特征在于：所述步骤S2中，使用摄像机拍摄采集核电现场不同设备上不同元件图像；

所述步骤S3中将S2中采集的设备图像处理保存为.png格式。

9.如权利要求8所述的一种基于OpenCV的核电现场设备图像分类方法，其特征在于：所述步骤S5中，核电现场设备类别包括定位器，反馈器或仪表盘。

10.如权利要求9所述的一种基于OpenCV的核电现场设备图像分类方法，其特征在于：所述步骤S5在首次采集设备图像进行分类时进行；所述步骤S13中，若概率大于0.7，则作为这张图像的类别；所述步骤S14中文件夹包括阀门定位器、反馈器、变送器、仪表盘类别。