cv::Ptr<cv::ml::SVM> SVM_params=cv::ml::SVM::create();
时间: 2023-08-14 07:02:59 浏览: 91
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
Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create(); svm->setType(ml::SVM::C_SVC); svm->setKernel(ml::SVM::RBF); svm->train(descriptors, ml::ROW_SAMPLE, labels);咋解决
这段代码是用OpenCV库中的机器学习模块实现的支持向量机分类器训练。其中,`svm`是一个`SVM`类的智能指针对象,`setType`和`setKernel`方法分别用来设置SVM的类型和核函数类型,`train`方法用来对给定的描述子数据进行训练,并用标签数据进行标注。
如果您遇到了问题,可以考虑以下几点:
1. 检查输入的描述子数据和标签数据是否正确,例如维度是否匹配、数据类型是否正确等。如果数据不正确,将无法进行训练。
2. 检查所选择的SVM类型和核函数类型是否适合您的问题。例如,对于一些线性可分的问题,可以选择线性核函数,而对于非线性问题,则需要选择非线性核函数。
3. 如果训练数据量很大,可能需要考虑使用批量训练技术,以便更快地进行训练。
希望这些提示能够帮助您解决问题。
利用c++和opencv实现svm分类器
可以使用C++和OpenCV库来实现SVM分类器。以下是一个简单的示例代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
// 读取训练数据
Mat trainData = (Mat_<float>(4, 2) << 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1);
Mat labels = (Mat_<int>(4, 1) << -1, 1, 1, -1);
// 创建SVM分类器
Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create();
svm->setType(ml::SVM::C_SVC);
svm->setKernel(ml::SVM::LINEAR);
svm->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 100, 1e-6));
// 训练SVM分类器
svm->train(trainData, ml::ROW_SAMPLE, labels);
// 测试SVM分类器
Mat testData = (Mat_<float>(1, 2) << 0, 1);
float result = svm->predict(testData);
cout << "预测结果:" << result << endl;
return 0;
}
```
这个示例代码使用了一个简单的二维数据集来训练和测试SVM分类器。训练数据包含四个样本,每个样本有两个特征。标签是-1或1,表示两个类别。SVM分类器使用线性核函数,最大迭代次数为100,容差为1e-6。测试数据是一个包含两个特征的向量,用于预测其所属的类别。在这个示例中,测试数据的预测结果为-1,表示它属于第一个类别。
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