Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create(); svm->setType(ml::SVM::C_SVC); svm->setKernel(ml::SVM::RBF); svm->train(descriptors, ml::ROW_SAMPLE, labels);咋解决

这段代码是用OpenCV库中的机器学习模块实现的支持向量机分类器训练。其中，`svm`是一个`SVM`类的智能指针对象，`setType`和`setKernel`方法分别用来设置SVM的类型和核函数类型，`train`方法用来对给定的描述子数据进行训练，并用标签数据进行标注。

如果您遇到了问题，可以考虑以下几点：

1. 检查输入的描述子数据和标签数据是否正确，例如维度是否匹配、数据类型是否正确等。如果数据不正确，将无法进行训练。

2. 检查所选择的SVM类型和核函数类型是否适合您的问题。例如，对于一些线性可分的问题，可以选择线性核函数，而对于非线性问题，则需要选择非线性核函数。

3. 如果训练数据量很大，可能需要考虑使用批量训练技术，以便更快地进行训练。

希望这些提示能够帮助您解决问题。

相关问题

利用c++和opencv实现svm分类器

可以使用C++和OpenCV库来实现SVM分类器。以下是一个简单的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取训练数据
    Mat trainData = (Mat_<float>(4, 2) << 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1);
    Mat labels = (Mat_<int>(4, 1) << -1, 1, 1, -1);

    // 创建SVM分类器
    Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create();
    svm->setType(ml::SVM::C_SVC);
    svm->setKernel(ml::SVM::LINEAR);
    svm->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 100, 1e-6));

    // 训练SVM分类器
    svm->train(trainData, ml::ROW_SAMPLE, labels);

    // 测试SVM分类器
    Mat testData = (Mat_<float>(1, 2) << 0, 1);
    float result = svm->predict(testData);

    cout << "预测结果：" << result << endl;

    return 0;
}

这个示例代码使用了一个简单的二维数据集来训练和测试SVM分类器。训练数据包含四个样本，每个样本有两个特征。标签是-1或1，表示两个类别。SVM分类器使用线性核函数，最大迭代次数为100，容差为1e-6。测试数据是一个包含两个特征的向量，用于预测其所属的类别。在这个示例中，测试数据的预测结果为-1，表示它属于第一个类别。

HOG特征检测+svm C++

HOG特征检测是一种基于梯度方向直方图的目标检测算法，可以用于人脸检测、行人检测等场景。下面是HOG特征检测+svm的C++实现步骤：

1. 加载正负样本数据集并提取HOG特征

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    // 加载正负样本数据集
    vector<Mat> pos_samples, neg_samples;
    string pos_path = "pos_samples/";
    string neg_path = "neg_samples/";
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        string img_name = pos_path + to_string(i) + ".jpg";
        Mat img = imread(img_name, IMREAD_GRAYSCALE);
        pos_samples.push_back(img);
    }
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        string img_name = neg_path + to_string(i) + ".jpg";
        Mat img = imread(img_name, IMREAD_GRAYSCALE);
        neg_samples.push_back(img);
    }

    // 提取HOG特征
    HOGDescriptor hog(Size(64, 128), Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8), 9);
    vector<float> descriptors;
    vector<vector<float>> pos_descriptors, neg_descriptors;
    for (int i = 0; i < pos_samples.size(); i++) {
        hog.compute(pos_samples[i], descriptors);
        pos_descriptors.push_back(descriptors);
    }
    for (int i = 0; i < neg_samples.size(); i++) {
        hog.compute(neg_samples[i], descriptors);
        neg_descriptors.push_back(descriptors);
    }

    return 0;
}

2. 将HOG特征转换为svm的训练数据

    // 将HOG特征转换为svm的训练数据
    Mat train_data;
    Mat train_label;
    for (int i = 0; i < pos_descriptors.size(); i++) {
        Mat row = Mat(pos_descriptors[i]).reshape(1, 1);
        train_data.push_back(row);
        train_label.push_back(1);
    }
    for (int i = 0; i < neg_descriptors.size(); i++) {
        Mat row = Mat(neg_descriptors[i]).reshape(1, 1);
        train_data.push_back(row);
        train_label.push_back(-1);
    }

3. 训练svm模型并保存

    // 训练svm模型并保存
    Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create();
    svm->setType(ml::SVM::C_SVC);
    svm->setKernel(ml::SVM::LINEAR);
    svm->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 100, 1e-6));
    svm->train(train_data, ml::ROW_SAMPLE, train_label);
    svm->save("svm_model.xml");

4. 加载svm模型并进行目标检测

    // 加载svm模型并进行目标检测
    Ptr<ml::SVM> svm = ml::StatModel::load<ml::SVM>("svm_model.xml");
    HOGDescriptor hog(Size(64, 128), Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8), 9);
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    vector<Rect> found;
    vector<float> descriptors;
    hog.compute(img, descriptors);
    Mat row = Mat(descriptors).reshape(1, 1);
    float result = svm->predict(row);
    if (result == 1) {
        found.push_back(Rect(0, 0, 64, 128));
    }
    hog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(8, 8), Size(0, 0), 1.05, 2);
    for (int i = 0; i < found.size(); i++) {
        rectangle(img, found[i], Scalar(0, 0, 255), 2);
    }
    imshow("result", img);
    waitKey(0);

以上就是HOG特征检测+svm的C++实现步骤。需要注意的是，opencv中的svm模型只支持二分类，因此在本例中将正样本标签设为1，负样本标签设为-1。