c++ - 如何为SVM训练OpenCV3形成数据

Question

我正在尝试编写用于在 OpenCV3 中训练用于图像分类的 svm 分类器的实用程序。但是我在训练过程中出现浮点异常(核心转储)错误。

我的主要问题是我不知道，我不确定如何形成训练数据来提供 svm.train 方法。

这是形成训练数据的代码。

TrainingDataType SVMTrainer::prepareDataForTraining() {

    cv::Mat trainingData(m_numOfAllImages, 28*28, CV_32FC1);
    cv::Mat trainingLabels(m_numOfAllImages, 1, CV_32FC1);

    int rowNum = 0;


    // Item is pair of classId (int) and vector of images.
    for(auto item : m_data){
        int classId = item.first;
        for(auto item1 : item.second){
            Mat temp = item1.reshape(1,1);
            temp.copyTo(trainingData.row(rowNum));

            trainingLabels.at<float>(rowNum) = item.first;
            ++rowNum;
        }
    }

    return cv::ml::TrainData::create(trainingData,
                                     cv::ml::SampleTypes::ROW_SAMPLE, 
                                     trainingLabels) ;

}

void SVMTrainer::train(std::string& configPath){
    // Read and store images in memory.
    formClassifierData(configPath);

    m_classifier = cv::ml::SVM::create();
    // Training parameters:
    m_classifier->setType(cv::ml::SVM::C_SVC);
    m_classifier->setKernel(cv::ml::SVM::POLY);
    m_classifier->setGamma(3);  
    m_classifier->setDegree(3);

    TrainingDataType trainData =  prepareDataForTraining();

    m_classifier->trainAuto(trainData);

}

所有图片均已准备好，尺寸为 28*28，黑白。

而真正的火车调用就是在这个方法中

谁能告诉我我做错了什么。

谢谢，

Answer 1

很简单。将标签格式更改为 CV_32SC1。它肯定会解决您在 opencv 3.0 ml 中的问题。