修改opencv设置惩罚系数C的代码 cv::ml::SVM::C svmc = 0.1;
时间: 2023-07-29 11:09:14 浏览: 61
要修改惩罚系数C的值,只需将0.1替换为您想要的值即可。例如,如果您想将C设为1.0,代码应该是这样的:
```
cv::ml::SVM::C svmc = 1.0;
```
请注意,C的值越大,SVM算法会更严格地遵守每个点的分类,可能会导致过度拟合。因此,您需要根据您的数据集进行调整。
相关问题
error C2039: "visualize": 不是 "cv::HOGDescriptor" 的成员
这个错误提示是说在 `cv::HOGDescriptor` 类中并没有名为 `visualize` 的成员函数。可能是你在代码中调用了 `visualize` 函数,但它并不存在于 `cv::HOGDescriptor` 中。
如果你想可视化 HOG 特征的话,可以使用 `cv::SVM::getSupportVectors()` 函数获取支持向量,再利用 `cv::HOGDescriptor::compute()` 函数计算每个支持向量对应的 HOG 特征,最后用一些图像处理库(如 OpenCV)来绘制出这些特征。
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。