OpenCV实现线性SVM源码示例与图像分类

本篇代码是用OpenCV库实现线性支持向量机（Linear Support Vector Machine, SVM）的一个基础示例，适用于在Visual Studio 2010开发环境中运行。首先，我们引入了OpenCV库中的关键头文件，如`<opencv2/core/core.hpp>`、`<opencv2/highgui/highgui.hpp>`和`<opencv2/ml/ml.hpp>`，这些头文件包含了用于图像处理和机器学习操作的基本功能。 程序的主要部分首先定义了图像的尺寸（宽度为512像素，高度为512像素），并创建一个全零的彩色图像。接着，定义了一个包含两类数据（正样本和负样本）的标签数组`labels`以及对应的二维特征向量数组`trainingData`，用于训练SVM模型。标签数组中的1代表正类，-1代表负类；特征向量则表示样本在二维空间中的位置。 `CvSVMParams`结构体用于设置SVM的参数，这里选择了C-SVM类型，并设置了线性核函数（`CvSVM::LINEAR`）。`term_crit`参数定义了训练的停止条件，即达到最大迭代次数（100次）或者误差下降到1e-6时停止。 创建了一个`CvSVM`对象，然后调用`SVM.train()`方法，传入训练数据、标签、空的偏置项矩阵和响应变量矩阵，以及上面设置的参数。训练完成后，定义了两种颜色（白色和蓝色）来标记预测结果：如果响应值为1（正类），对应像素点变为白色；响应值为-1（负类），变为蓝色。 最后，遍历图像的每个像素点，将其坐标转换为二维特征向量，通过训练好的SVM进行预测，根据预测结果改变该像素点的颜色。这展示了如何将训练好的SVM应用于图像分类，将图像中的样本区分开来。 这段代码提供了一个简单的OpenCV实现支持向量机（SVM）的案例，通过线性核函数处理二分类问题，并将其应用到图像处理中，直观地展示机器学习在计算机视觉领域的应用。对于学习者来说，这是一个很好的实践教程，可以帮助理解SVM的工作原理及其在实际编程中的应用。