python实现用SIFT+K-MEANS+SVM图片分类

用python实现图片分类过程：

1. 按图片类别抽取训练集中所有图片的SIFT特征；
2. 将每一类图片的SIFT特征聚类为K类，构成该类的visual vocabulary(其size为K)；
3. 对于训练集中的每一张图片，统计vocabulary中K个word的“词频”，得到相应的直方图；
4. 将直方图作为样本向量即可构建SVM的训练数据和测试数据；
运行的环境：

windows7+python 2.7.9+opencv 2.4.9+numpy

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Python是一种通用语言。它被解释运行，是动态类型语言，非常适合交互工作和快速实现原型，并且足够强大可以写大型应用。

Numpy是一个定义了数值数组、矩阵类型和它们的基本运算的语言扩展（是Python的一个工具包）。

pip是一个安装和管理Python包的工具，是easy_install的一个替代品。可以用pip安装numpy等工具，非常方便！

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环境搭建：

安装了python后，安装pip：在Python的官网上去下载，下载地址是：https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads 

下载完成之后，解压到一个文件夹，用CMD控制台进入解压目录，输入：

python setup.py install

然后需要添加环境变量，我们在PATH最后添加：

C:\Python27\Scripts;

安装好pip后，就可以用pip安装numpy了：在cmd中输入pip install numpy

可能大家会遇到一个问题，明明电脑上装好了opencv，为什么import cv2会出错？

因为我们还需要在python下安装opencv，步骤很简单：

将”\opencv\build\python\2.7\x64”或”\opencv\build\python\2.7\x86”（根据python版本）文件夹中找到cv2.pyd”，

复制到Python安装文件的”C:\Python27\Lib\site-packages”文件夹中。

运行的代码用例是网上下载的一个资源：http://www.ithao123.cn/content-8721974.html