基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

分类器设计与训练

在图像识别与分类领域，分类器的设计与训练是核心环节之一。分类器能够自动识别和分类图像中的对象，从而在质量控制中发挥重要作用。本节将详细介绍分类器的设计原理、训练方法以及常用的分类器模型，并通过具体的代码示例来说明如何实现这些模型。

1.分类器的基本概念

分类器是一种机器学习模型，用于将输入数据映射到预定义的类别中。在图像识别与分类任务中，输入数据是图像，输出是图像中的对象所属的类别标签。分类器的设计通常包括以下几个步骤：

数据收集与预处理：收集大量带有标签的图像数据，并进行预处理，如缩放、裁剪、归一化等。

特征提取：从图像中提取有意义