一种基于目标识别与KNN算法的超市仓库货物识别分类方法

摘要

一种基于目标识别与KNN算法的超市仓库货物识别分类方法，包括以下步骤：1)获取货物图像样本数据；2)对样本数据进行预处理，设立类标签，分类别按数字升序命名；3)将jpg格式的样本读入程序用于存储像素数据的矩阵中，并完成对应的类标签矩阵的赋值；4)对每一幅图像进行处理，提取出目标轮廓；5)选取出目标的最小外接矩形，对矩形进行矫正获得感兴趣区域；6)算出整个区域的平均RGB值与直方图分布；7)通过KNN算法进行待测样本与训练样本之间的匹配，按照特征值的匹配程度对训练样本进行排序，只观察前三个样本的类标签，占多数的训练样本的类标签就是待测样本所属的类别。本发明简单高效、误差低、分类较为精准。