opencv中shuffle

OpenCV中没有shuffle函数，但可以使用C++标准库中的shuffle算法来随机打乱一个向量或数组。以下是一个示例代码：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <algorithm>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 创建一个向量
    vector<int> vec = {1, 2, 3, 4, 5};

    // 打乱向量
    random_shuffle(vec.begin(), vec.end());

    // 输出打乱后的结果
    for (const auto& i : vec)
    {
        cout << i << " ";
    }
    cout << endl;

    return 0;
}

这里使用了`random_shuffle`函数来打乱向量，它接受两个迭代器作为参数，表示打乱的范围。在上面的例子中，我们使用`vec.begin()`和`vec.end()`来表示整个向量的范围。

相关问题

在opencv中如何加载数据集，然后分为训练集，测试集和验证集

在OpenCV中，可以使用cv::imread函数来读取图像数据，同时可以使用cv::glob函数来获取指定目录下的所有图像文件。在加载数据集时，一般需要将数据集随机划分为训练集、测试集和验证集三部分。可以通过使用C++ STL中的随机数生成函数std::shuffle来随机打乱数据集，并按照比例划分为三部分。具体实现可以参考以下代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 定义存储图像路径的向量
    vector<String> img_paths;
    // 获取指定目录下的所有jpg格式文件
    glob("path/to/images/*.jpg", img_paths, false);

    // 打乱图像路径的顺序
    random_shuffle(img_paths.begin(), img_paths.end());

    // 划分训练集、测试集和验证集
    int n = img_paths.size();
    int train_num = n * 0.6;  // 训练集占60%
    int test_num = n * 0.2;   // 测试集占20%
    int val_num = n - train_num - test_num;  // 验证集占剩下的20%

    vector<String> train_paths(img_paths.begin(), img_paths.begin() + train_num);
    vector<String> test_paths(img_paths.begin() + train_num, img_paths.begin() + train_num + test_num);
    vector<String> val_paths(img_paths.begin() + train_num + test_num, img_paths.end());

    // 输出各部分数据集的大小
    cout << "Train set size: " << train_num << endl;
    cout << "Test set size: " << test_num << endl;
    cout << "Validation set size: " << val_num << endl;

    return 0;
}

opencv_createsamples命令参数

`opencv_createsamples` 是 OpenCV 中用于生成正样本的命令行工具，它可以用于训练基于 Haar 特征的目标检测器。以下是 `opencv_createsamples` 命令的参数:

- `-vec`：输出文件，包含正样本的向量文件。
- `-img`：输入文件，包含正样本图像的目录。
- `-bg`：输入文件，包含负样本图像的目录。
- `-info`：输入文件，包含正样本的注释文件（每个正样本的位置和大小）。
- `-num`：要生成的新样本数。
- `-maxxangle`：最大 X 轴旋转角度，以度为单位。
- `-maxyangle`：最大 Y 轴旋转角度，以度为单位。
- `-maxzangle`：最大 Z 轴旋转角度，以度为单位。
- `-maxidev`：最大光照强度变化（0-255）。
- `-bgcolor`：背景颜色（默认为 0）。
- `-bgthresh`：背景阈值（默认为 0）。
- `-w`：新生成样本的宽度。
- `-h`：新生成样本的高度。
- `-show`：显示样本生成过程中的图像。
- `-shuffle`：随机排序输出样本。
- `-writevec`：输出生成的样本向量文件。
- `-overwrite`：覆盖输出文件。
- `-numPos`：正样本数量。
- `-numNeg`：负样本数量。
- `-numStages`：级联分类器的级数。
- `-precalcValBufSize`：预先计算缓冲区的大小。
- `-precalcIdxBufSize`：预先计算索引缓冲区的大小。
- `-featureType`：使用的特征类型（默认为 HAAR）。
- `-mode`：模式（默认为 ALL）。
- `-tilt`：使用投影的角度（默认为 0）。
- `-maxScale`：最大缩放比例。
- `-bgBlur`：背景模糊度。
- `-bgBrightness`：背景亮度。
- `-bgContrast`：背景对比度。
- `-bgSaturation`：背景饱和度。
- `-noise`：噪声类型。
- `-numThreads`：使用的线程数。
- `-baseFormatSave`：保存样本的基本格式。
- `-vecTrain`：训练向量的文件名。
- `-numTrain`：训练向量的数量。
- `-warp`：变形类型。

这些参数可以在命令行中以不同的组合使用，以生成满足特定要求的正样本向量文件。