python - 如何将训练后的 SVM 输出保存到文件中？ (OpenCV/SimpleCV)

Question

使用 OpenCV/SimpleCV 的 Python 2.7 绑定(bind)，我编写了一些代码，用于在三个类别上训练 SVM 分类器。

我使用 HueHistogramFeatureExtractor()、EdgeHistogramFeatureExtractor() 和 HaarLikeFeatureExtractor() 提取函数进行训练。

我将所有这些提取器放入我的 SVM 分类器中，如下所示:

hhfe = HueHistogramFeatureExtractor(10)
ehfe = EdgeHistogramFeatureExtractor(10)
haarfe = HaarLikeFeatureExtractor(fname="haar.txt")  
extractors = [hhfe,ehfe,haarfe]
svm = SVMClassifier(extractors)

然后我使用我的数据集和类进行训练。

trainPaths = ['./data/train/bike','./data/train/plane','../data/train/car']
classes = ['bike','plane','car'] 
print svm.train(trainPaths,classes,verbose=False)  

所有这些都有效并且相当准确。但每次我想重新运行代码时，我都必须重新训练我的分类器。

运行此代码时得到的输出(记住:详细信息已关闭。)是这样的:

[100.0, 0.0, [[17.0, 0.0, 0.0], [0.0, 17.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]]]

feature5x1_11 (<17.000, 17.000, 0.000>) 
: <=2194135.000 --> plane (<0.000, 15.000, 0.000>) 

: >2194135.000 
   Angle_feature5x3_8 (<17.000, 2.000, 0.000>) 
   : <=2937533.000 --> bike (<14.000, 0.000, 0.000>) 

   : >2937533.000 --> bike (<3.000, 2.000, 0.000>) 
[94.11764705882352, 5.88235294117647, [[17.0, 0.0, 0.0], [2.0, 15.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]]]

如何保存我训练过的分类器以便以后使用？

Answer 1

我在这里可能是错的，因为我了解 C++ 而不是 Python，但是 looking at this它应该是这样的:

保存:

svm.train(trainPaths,classes,verbose=False)
svm.save("your_svm.xml")

稍后重复使用:

svm.load("your_svm.xml")
svm.predict(...)