食品分类器使用神经网络-此实现很好的食品的分类

Foodcam 分类器 ================== 麻省理工学院媒体实验室 Foodcam 视觉词袋的分类。 建成使用 OpenCV 2.3 BOVW 方法实施： 视觉分类与要点袋由凯碧 Csurka、 克里斯托弗 R.舞蹈、 立信风扇、 尤塔 · 维拉莫夫斯基、 塞德里克 · 布雷，2004年。 使用对手颜色冲浪功能 (192 浮游物): 范德三德 et al.，CGIV 2008 颜色描述符对象类别识别。（他们用材料的筛选） 径向基础函数 SVMs 的分类。 这基本上是底漆的使用 OpenCV，BOVW 的方法进行简单的死了。 我调整了的基本方法： -使用背景减法 （因为这些都是来自照相机的图片）。 -使用滑动窗口。这使多类更好的决策，并实际上铺到图像分割的路径。 编译 --------- 基本上，只需运行： cmake-D CMAKE_CXX_FLAGS =-fopenmp。;让-j4 CMake 应带你一路，但我也有.xcodeproj / 包括。 工作它 ---------- 获取数据集： http://fay.media.mit.edu/foodcamimages.zip 假设数据集现在是在同一目录中，在 foodcamimages 下 /。 手动分类训练和测试： ./ 手册分类器 foodcamimages/火车/train.txt ./ 手册分类器 foodcamimages/测试/test.txt （或者您可以使用包括...我手动分类懒) 创建背景图像： ./ 让-测试-背景 构建词汇: (这将需要很长时间，对耕地 130 KMeans 192 长向量以找到 1000年聚类中心.