opencv中训练SVM模型的代码
时间: 2023-11-13 13:12:08 浏览: 49
下面是使用OpenCV进行SVM模型训练的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载训练数据和标签
data = np.load('train_data.npy')
labels = np.load('train_labels.npy')
# 创建SVM模型
svm = cv2.ml.SVM_create()
# 设置SVM参数
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 1e-6))
# 训练SVM模型
svm.train(data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)
# 保存SVM模型
svm.save('svm_model.xml')
```
上述代码中,我们首先加载训练数据和标签,然后创建一个SVM模型。接着,我们设置SVM模型的参数,包括SVM类型、核函数以及终止准则。最后,我们使用训练数据和标签对SVM模型进行训练,并将训练好的模型保存到本地。
相关问题
java opencv 汽车识别模型训练代码
以下是使用 OpenCV 训练汽车识别模型的 Java 代码:
```java
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfFloat;
import org.opencv.core.MatOfInt;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.HOGDescriptor;
public class CarDetection {
public static void main(String[] args) {
// 加载 OpenCV 库
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
// 定义 HOG 特征描述符
HOGDescriptor hog = new HOGDescriptor();
hog.setSVMDetector(HOGDescriptor.getDefaultPeopleDetector());
// 加载汽车图像
Mat carImage = Imgcodecs.imread("car.jpg");
// 缩放图像
Imgproc.resize(carImage, carImage, new Size(64, 64));
// 提取 HOG 特征
MatOfFloat descriptors = new MatOfFloat();
hog.compute(carImage, descriptors);
// 将 HOG 特征转换为 SVM 训练数据
Mat svmData = new Mat(descriptors.rows(), descriptors.cols() + 1, descriptors.type());
Mat svmLabels = new Mat(descriptors.rows(), 1, descriptors.type());
for (int i = 0; i < descriptors.rows(); i++) {
float[] descriptor = descriptors.row(i).clone();
svmData.put(i, 0, 1);
svmData.put(i, 1, descriptor);
svmLabels.put(i, 0, 1);
}
// 训练 SVM 模型
Mat svm = new Mat();
MatOfInt labels = new MatOfInt(1);
Mat sampleWeights = new Mat();
Size varIdx = new Size(-1, descriptors.cols() + 1);
Size sampleIdx = new Size();
hog.train(svmData, svmLabels, svm, varIdx, labels, sampleWeights, sampleIdx);
// 加载测试图像
Mat testImage = Imgcodecs.imread("test.jpg");
// 缩放图像
Imgproc.resize(testImage, testImage, new Size(640, 480));
// 使用滑动窗口检测汽车
MatOfRect cars = new MatOfRect();
hog.detectMultiScale(testImage, cars);
// 在测试图像上绘制检测到的汽车
for (Rect rect : cars.toArray()) {
Imgproc.rectangle(testImage, rect.tl(), rect.br(), new Scalar(0, 255, 0), 3);
}
// 保存结果图像
Imgcodecs.imwrite("result.jpg", testImage);
}
}
```
上面的代码中,我们使用 HOG 特征描述符提取汽车图像的特征,并使用 SVM 训练模型。然后,在测试图像上使用滑动窗口进行目标检测,最后在测试图像上绘制检测到的汽车并保存结果图像。
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。