cv::Ptr<cv::ml::SVM> SVM_params=cv::ml::SVM::create();

这段代码是使用OpenCV中的机器学习模块（ml模块）创建了一个支持向量机（SVM）分类器对象。具体来说，代码中使用了SVM::create()函数创建了一个cv::Ptr<cv::ml::SVM>类型的指针对象SVM_params，该指针指向了一个默认参数设置的SVM分类器对象。

我们可以通过SVM_params对象对SVM分类器的参数进行设置，例如设置SVM的核函数类型、核函数参数、惩罚因子等等。设置完成后，我们可以使用该SVM分类器对象进行训练和预测。

需要注意的是，该代码是使用了OpenCV 3.0及以上版本中的ml模块。如果你使用的是OpenCV 2.x版本，则需要使用不同的函数来创建SVM分类器对象。

相关问题

svm.xml文件放在哪里

svm.xml文件是一个训练好的支持向量机模型文件，通常用于分类和回归任务。该文件可以放在您的项目文件夹中的任何位置，只要您在代码中指定了正确的路径即可。如果您使用的是OpenCV库中的SVM模块，可以使用以下语句加载svm.xml文件：

cv::Ptr<cv::ml::SVM> svm = cv::ml::SVM::load("path/to/svm.xml");

请确保您在代码中使用了正确的文件路径，并且svm.xml文件已经存在于指定的路径中。如果您使用的是其他支持向量机库或框架，可能需要参考相关文档或示例来确定svm.xml文件的存放位置和加载方式。

opencv的svm车牌识别c++

车牌识别是计算机视觉领域的一个重要应用，其中SVM是一种常用的分类算法。下面是一个使用OpenCV和SVM进行车牌识别的C++代码示例：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 加载SVM模型
    Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::load("svm.xml");

    // 读取图片
    Mat img = imread("car_plate.jpg");

    // 图像预处理
    Mat gray, binary;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

    // 轮廓检测
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 筛选车牌轮廓
    Rect plateRect;
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        Rect rect = boundingRect(contours[i]);
        double whRatio = static_cast<double>(rect.width) / rect.height;
        if (whRatio > 2 && whRatio < 5 && rect.width > 100 && rect.height > 30)
        {
            plateRect = rect;
            break;
        }
    }

    // 提取车牌图像
    Mat plateImg = binary(plateRect);

    // 调整车牌大小
    resize(plateImg, plateImg, Size(136, 36));

    // 特征提取
    Mat feature = plateImg.reshape(1, 1);
    feature.convertTo(feature, CV_32F);

    // SVM分类
    int result = static_cast<int>(svm->predict(feature));

    // 输出识别结果
    cout << "车牌识别结果：" << result << endl;

    return 0;
}

其中，svm.xml是训练好的SVM模型文件，车牌图像car_plate.jpg应该和代码文件放在同一目录下。代码中使用了OpenCV的图像处理函数和机器学习模块，通过预处理、轮廓检测、特征提取和SVM分类等步骤实现车牌识别。