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我正在尝试一个简单的例子来学习 OpenCV 中的 SVM,训练后我没有得到正确的支持 vector 。需要一些帮助来理解这个问题。我的代码是:
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
Mat frame(Size(640,360), CV_8UC3, Scalar::all(255));
float train[15][2] = { {296, 296}, {296, 312}, {312, 8}, {312, 56}, {312, 88}, {328, 88}, {328, 104}, {328, 264}, {344, 8}, {344, 40}, {360, 8}, {360, 56}, {376, 8}, {376, 40}, {376, 56} };
Mat trainingDataMat(15, 2, CV_32FC1, train);
float labels[15] = { -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 };
Mat labelsMat(15, 1, CV_32FC1, labels);
CvSVMParams param;
param.svm_type = CvSVM::C_SVC;
param.C = 0.1;
param.kernel_type = SVM::LINEAR;
param.term_crit = TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 1000, 1e-6);
CvSVM SVM;
SVM.train(trainingDataMat, labelsMat, Mat(), Mat(), param);
cout<< "Training Finished..." << endl;
for(int i = 0; i < frame.rows; ++i) {
for(int j = 0; j < frame.cols; ++j) {
Mat sampleMat = (Mat_<float>(1,2) << i,j);
float response = SVM.predict(sampleMat);
//cout << response << endl;
if(response == 1) {
frame.at<Vec3b>(i,j)[2] = 0;
} else {
frame.at<Vec3b>(i,j)[0] = 0;
}
}
}
for(int dis = 0; dis < trainingDataMat.rows; dis++) {
if(labels[dis] == 1) {
circle(frame, Point((int)train[dis][0], (int)train[dis][1]), 3, Scalar (0, 0, 0), -1);
} else {
circle(frame, Point((int)train[dis][0], (int)train[dis][1]), 3, Scalar (0, 255, 0), -1);
}
}
int n = SVM.get_support_vector_count();
for(int i = 0; i < n; i++) {
const float* v = SVM.get_support_vector(i);
cout << "support Vectors : " << v[0] << " " << v[1] <<endl;
circle(frame,Point((int)v[0], (int)v[1]), 6, Scalar(128, 128, 128), 2, 8);
}
imwrite("frame.jpg",frame);
imshow("output", frame);
waitKey(0);
return 0;
}
SVM 线没有像我预期的那样将两个类分开。
支持 vector 的结果是
support Vectors : 0 0.0125
最佳答案
SVM应该没问题。我认为问题出在您的显示上。当您调用 circle(frame, Point((int)train[dis][0], (int)train[dis][1]), 3, Scalar (0, 0, 0), -1);
, OpenCV 知道你想要一个圆圈在行号 train[dis][1]
和列号 train[dis][0]
.这不是您想要的,因为 OpenCV 的一个特殊性是它对矩阵和点使用不同的坐标系。 image.at<float>(Point(i,j))
相当于image.at<float>(j,i)
.
尝试更换您的 circle
用这个调用:
if(labels[dis] == 1) {
circle(frame, Point((int)train[dis][1], (int)train[dis][0]), 3, Scalar (0, 0, 0), -1);
} else {
circle(frame, Point((int)train[dis][1], (int)train[dis][0]), 3, Scalar (0, 255, 0), -1);
}
关于c++ - 简单数据集的 SVM 训练问题 (Opencv 2.4.9),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38053433/
#include using namespace std; class C{ private: int value; public: C(){ value = 0;
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