随着工农业的发展和生活水平的提高,产生的垃圾数量也急剧增长,对人类的生活和健康造成不同程度的危害。为了削弱垃圾污染对环境的影响,快速实现对垃圾的分类是至关重要的。近年来,机器学习和人工智能的快速发展,为实现高效的垃圾分类和检测提供了新的途径。首先要将收集到的图像进行图像预处理,其次提取Hu不变矩和颜色空间特征作为特征向量,最后建立相似性得分评价体系,其中相似性得分反映了待检测图像和目标图像的相似程度,从而实现垃圾的有效检测和分类。
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