如何查看opencv自带svm训练是否成功

您可以通过以下步骤来检查OpenCV自带的SVM训练是否成功：

1. 首先，您需要准备好训练数据和测试数据，并使用OpenCV中的SVM训练函数进行训练。

2. 训练完成后，您可以使用测试数据来测试训练的准确性。您可以使用OpenCV中的SVM预测函数来进行测试，并计算预测结果的准确性。

3. 如果预测结果的准确性很高，则可以认为训练成功。如果准确性不高，则需要重新检查训练数据和训练参数，并进行调整。

请注意，以上仅是一般性建议，具体操作可能因情况而异。

相关问题

python-opencv训练SVM

要使用Python-OpenCV训练SVM，您需要遵循以下步骤：

1. 收集并准备数据集：您需要准备正样本和负样本的图像。将它们分别放在两个文件夹中，并确保它们的命名方式相同。

2. 提取图像特征：使用OpenCV的HOG描述符提取每个图像的特征。将这些特征存储在一个numpy数组中。

3. 创建SVM训练器：使用OpenCV的ml库创建一个SVM训练器对象。

4. 训练SVM：调用SVM训练器的train方法，并将特征数组和标签数组作为参数传递。标签数组应该是一个大小相同的numpy数组，其中包含正样本和负样本的标签。

5. 测试SVM：使用一些测试数据来测试SVM的性能，可以使用OpenCV的predict方法。预测结果将是一个数字，其中1表示正类，0表示负类。

以下是一个简单的示例代码，用于训练SVM：

import cv2
import numpy as np

# Step 1: Collect and prepare dataset
pos_images = ["pos1.jpg", "pos2.jpg", ...]
neg_images = ["neg1.jpg", "neg2.jpg", ...]

# Step 2: Extract image features
hog = cv2.HOGDescriptor()
features = []
labels = []
for img in pos_images:
    img = cv2.imread(img)
    features.append(hog.compute(img))
    labels.append(1)
for img in neg_images:
    img = cv2.imread(img)
    features.append(hog.compute(img))
    labels.append(0)
features = np.squeeze(features)
labels = np.array(labels)

# Step 3: Create SVM trainer
svm = cv2.ml.SVM_create()

# Step 4: Train SVM
svm.train(features, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)

# Step 5: Test SVM
test_img = cv2.imread("test.jpg")
test_features = hog.compute(test_img)
result = svm.predict(test_features)
print(result)

请注意，此代码仅为示例，您可能需要根据自己的数据集和需求进行修改。

opencv中训练SVM模型的代码

下面是使用OpenCV进行SVM模型训练的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载训练数据和标签
data = np.load('train_data.npy')
labels = np.load('train_labels.npy')

# 创建SVM模型
svm = cv2.ml.SVM_create()

# 设置SVM参数
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 1e-6))

# 训练SVM模型
svm.train(data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)

# 保存SVM模型
svm.save('svm_model.xml')

上述代码中，我们首先加载训练数据和标签，然后创建一个SVM模型。接着，我们设置SVM模型的参数，包括SVM类型、核函数以及终止准则。最后，我们使用训练数据和标签对SVM模型进行训练，并将训练好的模型保存到本地。