svm.setGamma

`svm.setGamma` 是用于设置支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型中的 gamma 参数的方法。Gamma 参数控制了数据点对于决策边界的影响。较小的 gamma 值会导致决策边界更加平滑，而较大的 gamma 值会导致决策边界更加复杂，甚至可能导致过拟合。

通过调整 gamma 参数，可以在 SVM 模型中实现更好的拟合效果。通常情况下，gamma 的取值范围为正实数，具体取值需要根据数据集的特征和问题来确定。在设置 gamma 参数时，可以根据交叉验证等方法进行调优。

请注意，这只是一个通用的解释，具体实现可能因不同的编程语言、库或框架而有所不同。

相关问题

import cv2 import numpy as np def hog(img): hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8), (4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,1,64,True) hog_descriptor=hog.compute(img) hog_descriptor=np.squeeze(hog_descriptor) return hog_descriptor img = cv2.imread((r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\8.png',0) digits=[np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(img,50)] labels = np.repeat(np.arange(10),500)[:,np.newaxis] hogdata = [list(map(hog,row)) for row in digits] trainData = np.float32(hogdata).reshape(-1,144) svm = cv2.ml.SVM_create() #设置相关参数 svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setC(2.67) svm.setGamma(5.383) svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels) #训练模型 #用绘图工具创建的手写数字5图像（大小为20*20）进行测试 test= cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\6.png') #打开图像test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32) result = svm.predict(test_data)[1] print('识别结果：',np.squeeze(result)) #用绘图工具创建的手写数字8图像（大小为20*20）进行测试 test= cv2.imread('d8.jpg',0) test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32) #转换为测试数据 result = svm.predict(test_data)[1] print('识别结果：',np.squeeze(result))纠正代码

在您提供的代码中，有以下几处需要纠正的错误：

1. 第一行 `import cv2 import numpy as np` 应该改为两行代码：

import cv2 
import numpy as np

2. 第二行 `def hog(img):` 后面应该加上缩进。

3. 第三行 `hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8), (4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,1,64,True)`，其中参数的数量和顺序不对，应该改为：

hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8),(4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,True,64)

4. 第四行 `hog_descriptor=hog.compute(img)`，缺少一个括号，应该改为：

hog_descriptor=hog.compute(img)

5. 第五行 `hog_descriptor=np.squeeze(hog_descriptor)`，该行代码不需要缩进。

6. 第七行 `img = cv2.imread((r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\8.png',0)`，`cv2.imread` 函数中的路径需要加上一个括号，应该改为：

img = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\8.png',0)

7. 第八行 `digits=[np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(img,50)]`，该行代码不需要缩进。

8. 第九行 `labels = np.repeat(np.arange(10),500)[:,np.newaxis]`，该行代码不需要缩进。

9. 第十行 `hogdata = [list(map(hog,row)) for row in digits]`，该行代码不需要缩进。

10. 第十一行 `trainData = np.float32(hogdata).reshape(-1,144)`，该行代码不需要缩进。

11. 第十二行 `svm = cv2.ml.SVM_create() #设置相关参数`，该行代码不需要缩进。

12. 第十三行 `svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setC(2.67) svm.setGamma(5.383) svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)`，该行代码中的多个函数调用应该分别放在一行，且需要缩进。

13. 第十五行 `test= cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\6.png')`，该行代码不需要缩进。

14. 第十六行 `test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32)`，该行代码中的两个函数调用应该分别放在一行，且需要缩进。

15. 第十七行 `result = svm.predict(test_data)[1]`，该行代码不需要缩进。

16. 第十八行 `print('识别结果：',np.squeeze(result))`，该行代码不需要缩进。

17. 第二十行 `test= cv2.imread('d8.jpg',0)`，该行代码不需要缩进。

18. 第二十一行 `test_data=hog(test) test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32)`，该行代码中的两个函数调用应该分别放在一行，且需要缩进。

19. 第二十二行 `result = svm.predict(test_data)[1]`，该行代码不需要缩进。

20. 第二十三行 `print('识别结果：',np.squeeze(result))`，该行代码不需要缩进。

纠正后的代码如下所示：

import cv2 
import numpy as np

def hog(img):
    hog = cv2.HOGDescriptor((20,20),(8,8),(4,4),(8,8),9,1,-1,0,0.2,True,64)
    hog_descriptor=hog.compute(img)
    hog_descriptor=np.squeeze(hog_descriptor)
    return hog_descriptor

img = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\8.png',0)
digits=[np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(img,50)]
labels = np.repeat(np.arange(10),500)[:,np.newaxis]
hogdata = [list(map(hog,row)) for row in digits]
trainData = np.float32(hogdata).reshape(-1,144)

svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setC(2.67)
svm.setGamma(5.383)
svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)

test= cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\6.png',0)
test_data=hog(test)
test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32)
result = svm.predict(test_data)[1]
print('识别结果：',np.squeeze(result))

test= cv2.imread('d8.jpg',0)
test_data=hog(test)
test_data=test_data.reshape(1,144).astype(np.float32)
result = svm.predict(test_data)[1]
print('识别结果：',np.squeeze(result))

Traceback (most recent call last): File "/home/pi/shexiang.py", line 3, in <module> svm = cv2.ml.SVM_load("svm.xml") cv2.error: OpenCV(4.5.1) ../modules/ml/src/svm.cpp:2206: error: (-212:Parsing error) Missing or invalid SVM type in function 'read_params'

这个错误可能是由于 SVM 模型文件 `svm.xml` 的格式不正确导致的。您可以尝试重新生成 SVM 模型，确保其格式正确。这里提供一份 SVM 模型生成代码的示例供参考：

import cv2
import numpy as np

# 加载训练数据
train_data = np.load('train_data.npy')
train_labels = np.load('train_labels.npy').astype(int)

# 创建 SVM 模型并训练
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setC(2.67)
svm.setGamma(5.383)
svm.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)

# 保存模型
svm.save('svm.xml')

您可以根据自己的训练数据来修改代码中的相关参数。运行上述代码后，将生成一个名为 `svm.xml` 的 SVM 模型文件，供您后续使用。