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

HOG特征检测+svm C++

HOG特征检测是一种基于梯度方向直方图的目标检测算法，可以用于人脸检测、行人检测等场景。下面是HOG特征检测+svm的C++实现步骤：

1. 加载正负样本数据集并提取HOG特征

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    // 加载正负样本数据集
    vector<Mat> pos_samples, neg_samples;
    string pos_path = "pos_samples/";
    string neg_path = "neg_samples/";
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        string img_name = pos_path + to_string(i) + ".jpg";
        Mat img = imread(img_name, IMREAD_GRAYSCALE);
        pos_samples.push_back(img);
    }
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        string img_name = neg_path + to_string(i) + ".jpg";
        Mat img = imread(img_name, IMREAD_GRAYSCALE);
        neg_samples.push_back(img);
    }

    // 提取HOG特征
    HOGDescriptor hog(Size(64, 128), Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8), 9);
    vector<float> descriptors;
    vector<vector<float>> pos_descriptors, neg_descriptors;
    for (int i = 0; i < pos_samples.size(); i++) {
        hog.compute(pos_samples[i], descriptors);
        pos_descriptors.push_back(descriptors);
    }
    for (int i = 0; i < neg_samples.size(); i++) {
        hog.compute(neg_samples[i], descriptors);
        neg_descriptors.push_back(descriptors);
    }

    return 0;
}

2. 将HOG特征转换为svm的训练数据

    // 将HOG特征转换为svm的训练数据
    Mat train_data;
    Mat train_label;
    for (int i = 0; i < pos_descriptors.size(); i++) {
        Mat row = Mat(pos_descriptors[i]).reshape(1, 1);
        train_data.push_back(row);
        train_label.push_back(1);
    }
    for (int i = 0; i < neg_descriptors.size(); i++) {
        Mat row = Mat(neg_descriptors[i]).reshape(1, 1);
        train_data.push_back(row);
        train_label.push_back(-1);
    }

3. 训练svm模型并保存

    // 训练svm模型并保存
    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));
    svm->train(train_data, ml::ROW_SAMPLE, train_label);
    svm->save("svm_model.xml");

4. 加载svm模型并进行目标检测

    // 加载svm模型并进行目标检测
    Ptr<ml::SVM> svm = ml::StatModel::load<ml::SVM>("svm_model.xml");
    HOGDescriptor hog(Size(64, 128), Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8), 9);
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    vector<Rect> found;
    vector<float> descriptors;
    hog.compute(img, descriptors);
    Mat row = Mat(descriptors).reshape(1, 1);
    float result = svm->predict(row);
    if (result == 1) {
        found.push_back(Rect(0, 0, 64, 128));
    }
    hog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(8, 8), Size(0, 0), 1.05, 2);
    for (int i = 0; i < found.size(); i++) {
        rectangle(img, found[i], Scalar(0, 0, 255), 2);
    }
    imshow("result", img);
    waitKey(0);

以上就是HOG特征检测+svm的C++实现步骤。需要注意的是，opencv中的svm模型只支持二分类，因此在本例中将正样本标签设为1，负样本标签设为-1。

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。