如何用c++写一个opencv使用用svm 训练中文

很抱歉，我不会编程，但是我可以向您提供一些参考资料。

要在C语言中使用OpenCV进行SVM训练，您需要了解以下内容：

1. C语言基础

2. OpenCV中的SVM分类器

3. 中文文本向量化方法，如词袋模型和TF-IDF

以下是一个简单的示例，展示如何使用OpenCV中的SVM分类器在中文数据集上进行训练和分类。

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 加载中文文本数据集
    Mat trainingData = loadTrainingData();

    // 为SVM分类器设置参数
    CvSVMParams params;
    params.svm_type = CvSVM::C_SVC;
    params.kernel_type = CvSVM::LINEAR;
    params.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 100, 1e-6);

    // 训练SVM模型
    CvSVM svm;
    svm.train_auto(trainingData, Mat(), Mat(), Mat(), params, 10);

    // 加载测试数据
    Mat testData = loadTestData();

    // 对测试数据进行分类
    Mat results;
    svm.predict(testData, results);

    // 将结果输出到控制台
    cout << results << endl;

    return 0;
}

// 加载中文文本数据集
Mat loadTrainingData()
{
    // 将中文文本向量化为词袋模型或TF-IDF向量
    Mat trainingData = vectorizeTextData();

    return trainingData;
}

// 加载中文测试数据集
Mat loadTestData()
{
    // 将中文文本向量化为词袋模型或TF-IDF向量
    Mat testData = vectorizeTextData();

    return testData;
}

// 将中文文本向量化为词袋模型或TF-IDF向量
Mat vectorizeTextData()
{
    // 使用词袋模型或TF-IDF将中文文本向量化

    return vectorizedData;
}

请注意，这只是一个简单的示例，实际上实现一个有效的中文文本分类器需要使用更复杂的技术和算法。建议您先了解OpenCV中的SVM分类器和中文文本向量化方法，然后再着手编写代码。