opencv - 将提取的 HoG 特征提供给 CvSVM 的训练函数

Question

这是一个愚蠢的问题，因为我对 SVM 还很陌生，

我已经成功地使用 OpenCV 的 HoGDescriptor 提取特征和位置:

vector< float > features;
vector< Point > locations;
hog_descriptors.compute( image, features, Size(0, 0), Size(0, 0), locations );

然后我继续使用 CvSVM 根据我提取的特征训练 SVM。

Mat training_data( features );
CvSVM svm;
svm.train( training_data, labels, Mat(), Mat(), params );

这给了我一个错误:

OpenCV Error: Bad argument (There is only a single class) in cvPreprocessCategoricalResponses, file /opt/local/var/macports/build/ 

我的问题是，如何将 vector 转换为合适的矩阵以输入 CvSVM？显然我做错了什么，OpenCV 的教程显示包含训练数据的二维矩阵被送入 SVM。那么，如何将 vector < features > 转换为二维矩阵，二维中的值是多少？

这些功能到底是什么？它们是由归一化幅度直方图组成的 9 个 bin 吗？

Answer 1

我发现了这个问题，因为我是在测试将特征向量传递到 SVM 以训练它是否正确，所以我没有费心去准备负样本和正样本。

然而，CvSVM 至少需要 2 个不同的类进行训练，这就是它抛出错误的原因。

非常感谢!