opencv里如何将矩阵转化成训练向量和识别向量
时间: 2023-06-08 12:05:25 浏览: 32
您好,关于您的问题,我了解到在使用OpenCV训练图像分类器时,一般使用图像的像素值来构造特征向量。具体地,将每个图像的所有像素值作为一个向量,这个向量被称为训练向量。在图像分类器的测试过程中,需要将待分类图像的像素值也转化为类似的向量格式,这个向量被称为识别向量。然后将训练向量和识别向量输入到分类器中进行分类识别。希望这个回答能对您有所帮助!
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opencv如何将矩阵变换成训练向量和识别向量
要将矩阵转换成训练向量和识别向量,需要使用OpenCV的函数cv::reshape()。这个函数可以将矩阵转换成一个新的行向量或者列向量。具体的实现方法是先将矩阵使用函数cv::Mat::reshape()转换成一个行向量或列向量,然后将结果再转换成Mat类型的训练向量或识别向量。示例代码如下:
```
// 假设原始矩阵名为origMat,训练向量名为trainVec,识别向量名为testVec,向量维度为vectorSize
cv::Mat trainMat = origMat.reshape(0, 1);
cv::Mat testMat = origMat.reshape(0, 1);
cv::Mat trainVec(trainMat.rows, vectorSize, CV_32F);
cv::Mat testVec(testMat.rows, vectorSize, CV_32F);
trainMat.convertTo(trainVec, CV_32F);
testMat.convertTo(testVec, CV_32F);
```
其中,reshape函数的第一个参数指定了新矩阵的通道数,第二个参数指定了新矩阵的行数。如果第一参数为0,表示新矩阵的通道数与原始矩阵相同。在示例代码中,我们将原始矩阵转换成了一个行向量,然后再根据向量维度分别创建了训练向量和识别向量。最后,调用convertTo()函数将原始矩阵转换为训练向量和识别向量,数据类型为CV_32F。
opencv里用什么函数将矩阵转化成训练向量和识别向量
在OpenCV中,可以使用函数cv::Mat::reshape()将矩阵转化成训练向量和识别向量。 例如,可以使用以下代码将一个高度和宽度均为100的3通道图像转换为一维向量:
cv::Mat image(100, 100, CV_8UC3);
cv::Mat vector = image.reshape(1, 1);
同样,可以使用以下代码将一个大小为100 * 100的一维向量转换为3通道彩色图像:
cv::Mat vector(1, 10000, CV_8UC3);
cv::Mat image = vector.reshape(3, 100);