Opencv 3 SVM 训练
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【中文标题】Opencv 3 SVM 训练【英文标题】:Opencv 3 SVM training 【发布时间】:2015-01-22 17:02:19 【问题描述】:您可能知道,OpenCV 3 中的许多事情发生了变化(与 openCV2 或旧的第一个版本相比)。
在过去,训练 SVM 会使用:
CvSVMParams params;
params.svm_type = CvSVM::C_SVC;
params.kernel_type = CvSVM::POLY;
params.gamma = 3;
CvSVM svm;
svm.train(training_mat, labels, Mat(), Mat(), params);
在第三版 API 中,没有CvSVMParams
也没有CvSVM
。令人惊讶的是,有a documentation page about SVM,但它说明了一切,但没有说明如何真正使用它(至少我无法弄清楚)。
而且,互联网上似乎没有人使用 OpenCV 3.0 的 SVM。
目前,我只设法得到以下内容:
ml::SVM.Params params;
params.svmType = ml::SVM::C_SVC;
params.kernelType = ml::SVM::POLY;
params.gamma = 3;
能否请您提供信息,如何将实际训练重写为 openCV 3?
【问题讨论】:
【参考方案1】:用opencv3.0,肯定不一样,但也不难:
Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create();
// edit: the params struct got removed,
// we use setter/getter now:
svm->setType(ml::SVM::C_SVC);
svm->setKernel(ml::SVM::POLY);
svm->setGamma(3);
Mat trainData; // one row per feature
Mat labels;
svm->train( trainData , ml::ROW_SAMPLE , labels );
// ...
Mat query; // input, 1channel, 1 row (apply reshape(1,1) if nessecary)
Mat res; // output
svm->predict(query, res);
【讨论】:
像魅力一样工作,感谢您的快速响应!你能告诉我,res cv::Mat 中的结果是如何表示的?它是否包含与标签 cv::Mat 中相同的值? res.at我将我的代码从 OpenCV 2.4.9 移植到 3.0.0-rc1 并且遇到了同样的问题。不幸的是,自从发布答案后,API 发生了变化,所以我想相应地更新它:
Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create();
svm->setType(ml::SVM::C_SVC);
svm->setKernel(ml::SVM::POLY);
svm->setGamma(3);
Mat trainData; // one row per feature
Mat labels;
Ptr<ml::TrainData> tData = ml::TrainData::create(trainData, ml::SampleTypes::ROW_SAMPLE, labels);
svm->train(tData);
// ...
Mat query; // input, 1channel, 1 row (apply reshape(1,1) if nessecary)
Mat res; // output
svm->predict(query, res);
【讨论】:
【参考方案3】:我知道这是一篇旧帖子,但我在寻找相同的解决方案时遇到了它。本教程非常有帮助:http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html
【讨论】:
该教程仍然使用已过时的 SVM::Params params。以上是关于Opencv 3 SVM 训练的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
OpenCV 3.2.0:读取 Canny 图像以训练 SVM
如何在 Python 中使用 OpenCV 3.0 中的 HOG 功能训练 SVM 分类器?