opencv svm
时间: 2023-10-04 22:12:47 浏览: 47
OpenCV中的SVM(支持向量机)是一种机器学习算法,用于分类和回归问题。SVM通过将训练数据映射到高维空间,并在该空间中找到一个最优超平面来分离不同的类别。它可以在不同的核函数(如线性核、多项式核和高斯核)下工作,并且可以根据数据的特性和问题的要求进行设置。
在OpenCV中,使用SVM的步骤如下:
1. 创建一个分类器对象:使用cv::ml::SVM::create()函数创建一个SVM分类器对象。
2. 设置相关参数:通过svm->setType()设置分类器类型,svm->setKernel()设置核函数类型,并使用其他函数设置其他参数,如svm->setGamma()、svm->setC()、svm->setTermCriteria()等。
3. 获取数据集:创建训练数据集,使用cv::ml::TrainData::create()函数将数据和标签传递给训练数据对象。
4. 训练模型:使用svm->train()函数训练分类器,传入训练数据集。
5. 预测:使用svm->predict()函数对测试数据进行预测,返回预测结果。
6. 保存和加载模型:使用svm->save()函数将模型保存为xml文件,使用cv::ml::SVM::load()函数加载保存的模型。
此外,还可以使用cv::ml::SVM::trainAuto()函数来自动选择最优参数进行训练,该函数会尝试不同的参数组合,并选择效果最好的参数。
希望以上信息能够对你有所帮助。如果还有其他问题,请随时提问。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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