OpenCV实现SVM支持向量机的2D图像分类教程

本篇文档主要介绍了如何在OpenCV中使用支持向量机（SVM）进行2维空间向量的3级分类问题。标题"opencv机器学习支持向量机分类程序"明确指出了主要内容，即通过结合OpenCV库与SVM算法实现图像处理中的多类别分类任务。 首先，程序开始时导入了必要的OpenCV头文件，如cv.h、highgui.h、ML.H、TIME.H和CTYPE.H，以及iostream，以支持图像操作、机器学习模型以及流式输入输出。在`main`函数中，关键参数被定义，如图像大小(size = 400)，试验点数量(s = 100)，以及用于随机生成数据的随机数生成器(rng)。 接下来，创建了一个CvSVM对象`svm`，这是SVM模型的核心部分，它负责训练和预测。然后定义了一个CvSVMParams结构体`param`，这个结构体包含了SVM的学习参数，如核函数类型、惩罚因子等，这部分对于优化模型性能至关重要。 定义了停止迭代的标准`criteria`，通常是基于最大迭代次数或精度阈值，用于控制训练过程。接下来，定义了一个CvPoint数组`pts`来存储100个随机生成的试验点，以及相应的二维坐标`data`和类别标签`res`。 程序接着进入图像数据的生成部分，通过循环生成随机点，并根据特定的规则（如点位于正弦曲线附近为一类，另一侧为另一类）为这些点分配类别。同时，使用OpenCV的`cvLine`函数在图像上绘制出这些点和分类边界，便于可视化。 最后，将数据转化为CvMat矩阵`data_mat`和结果矩阵`res_mat`，以便于输入到SVM模型进行训练。支持向量（support）数组在这里并未明确定义，通常会在训练过程中挑选出来，表示对决策边界有重要影响的样本点。 总结起来，这个程序展示了如何使用OpenCV的SVM模块进行图像中的多类别分类，包括数据预处理、模型训练以及可视化展示。用户可以根据实际需求调整图像大小、试验点数量以及其他SVM参数，以适应不同的应用场景。