opencv的SVM
时间: 2023-10-03 18:04:47 浏览: 46
OpenCV中的SVM(支持向量机)是基于LibSVM软件包开发的,它是一个简单、易于使用和高效的SVM模式识别与回归的软件包\[3\]。在OpenCV中使用SVM算法的大致流程如下:
1. 设置训练样本集。
2. 创建一个分类器对象,使用cv::ml::SVM::create()函数。
3. 设置相关参数,包括类型、核类型、参数等。例如,使用setType()函数设置类型为C_SVC,使用setKernel()函数设置核类型为LINEAR\[2\]。
4. 获取训练数据集,可以使用cv::ml::TrainData::create()函数创建一个训练数据对象,指定数据、标签和数据类型等参数。
5. 进行训练,使用train()函数对分类器进行训练。
6. 进行预测,使用predict()函数对测试数据进行预测,返回预测结果。
7. 可选地,保存模型,使用save()函数将训练好的模型保存到文件中。
8. 可选地,加载模型,使用load()函数从文件中加载模型。
以上是使用OpenCV中的SVM算法的基本流程,具体的代码实现可以参考OpenCV的官方文档和示例代码\[1\]\[2\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [OpenCV(一)---支持向量机 SVM](https://blog.csdn.net/qq_42995327/article/details/114462958)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [opencv使用svm](https://blog.csdn.net/q123456789098/article/details/51459359)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]