逐行解释：opencv_ml_svm: format: 3 svmType: C_SVC kernel: type: INTER gamma: 1. C: 1. term_criteria: { epsilon:1.1920928955078125e-07, iterations:1000 } var_count: 400 class_count: 31 class_labels: !!opencv-matrix rows: 31 cols: 1 dt: i

这段代码是使用OpenCV中的机器学习模块（opencv_ml）中的支持向量机（SVM）算法（svm）进行训练的。以下是每个参数的解释：

- format：表示SVM存储格式的版本号。
- svmType：SVM的类型，这里是C_SVC，表示一般的支持向量分类器。
- kernel：SVM的核函数，这里是INTER，表示插值核。gamma和C是核函数的参数，这里分别为1和1。
- term_criteria：迭代终止条件，这里设置为当精度小于1.1920928955078125e-07或迭代次数达到1000时停止迭代。
- var_count：特征向量的维数，这里为400。
- class_count：分类的类别数，这里为31。
- class_labels：每个类别的标签，以OpenCV矩阵的形式表示，包括31行和1列。dt表示数据类型，这里是整数。

相关问题

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。

class SVM(StatModel): def __init__(self, C=1, gamma=0.5): self.model = cv2.ml.SVM_create() self.model.setGamma(gamma) self.model.setC(C) self.model.setKernel(cv2.ml.SVM_RBF) self.model.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) self.model.setTermCriteria((cv2.TermCriteria_MAX_ITER, 10000, 0))

这段代码是使用OpenCV中的SVM模型进行机器学习的代码。SVM代表支持向量机，是一种常用的分类算法。在这段代码中，我们初始化了一个SVM模型，并设置了一些参数。C和gamma是SVM模型的两个重要参数，它们的值会影响SVM模型的分类效果。setKernel()函数设置了SVM模型的核函数，这里使用RBF核函数。setType()函数设置SVM模型的类型为C_SVC，这是一种常见的SVM类型。setTermCriteria()函数设置了SVM模型的终止准则，当达到最大迭代次数或达到最小误差时，SVM模型将停止训练。