Python数据挖掘018-基于水色进行水质评价

发布网友发布时间：2023-04-22 16:49

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热心网友时间：2023-10-03 01:03

本案例是基于水质图像来对水质进行分类，所以是图像分类问题，一般的，可以直接构建CNN深度模型来分析，效果会非常好，但此处我们首先从图像中提取特征，然后用SVM分类器来分类。

水色分类的类别分别为：

整个分析流程为：

数据的收集过程为：拍摄水样，采集水样图片，从图像中提取出关键特征指标。所以此处的图像特征提取是图像识别或分类的关键步骤。

图像特征有非常多，比如颜色特征，问你特征，形状特征，空间关系特征等，其中颜色特征处理中常用直方图法，颜色矩方法等。

其中颜色矩包含各个颜色通道的一阶矩，二阶矩，三阶矩，对于RGB图像，每个通道有三个矩，故而有9个分量。

本案例采用颜色矩的方法来对图像进行分类。

采集的图像中包含有容器等其他无关信息，所以要对图像进行切割，得到最终将的101x101的小图像。

分别计算小图像中每个像素点的每个通道的一阶颜色矩，二阶颜色矩，三阶颜色矩。
最终得到数据集。

最终得到的数据集为：

参考资料：

《Python数据分析和挖掘实战》张良均等