關於svm分類器的基本原理,請參 考對於一般使用來說只需要知道它可以在訓練之後進行資料分類就可以了。opencv內建了svm的函式,接下來是如何使用。
首先我們必須了解svm是用來將向量進行分類的,這也就意味著我們訓練和分類的資料必須是向量。
這個是我進行樣本獲取的例子
vector
path_name;
void dir(string path)
do while (_findnext(hfile, &fileinfo) == 0);
_findclose(hfile);
return;
}int main()
else
n++;
}mat trainingdata(n,size,cv_32fc1);
mat(trainingimages).copyto(trainingdata);
trainingdata.convertto(trainingdata,cv_32fc1);
mat(traininglabels).copyto(classes);
classes=classes.reshape(1,traininglabels.size());
filestorage fs("svm.xml", filestorage::write);
fs << "trainingdata"
<< trainingdata;
fs << "classes"
<< classes;
fs.release();
return
0;}
接下來是訓練和**
int main()
opencv用SVM進行多類分類
include stdafx.h include cv.h include highgui.h include ml.h include include include using namespace std int main int argc,char argv else else 學習資料的現實...
OpenCV3 4 3 SVM使用教程
參考資料 建議先閱讀此處 include include include include intmain cv mat labelsmat 4 1,cv 32sc1,labels cv 32sc1 32位有符號單通道矩陣 設定訓練資料的座標,注意要和前面的labels對應起來 float train...
SVM多分類器的實現(Opencv3,C )
之前說要用svm實現表情識別來著,所以找個簡單例子練練手。慣例開始放結果,實現結果如下 這裡簡單對四個點分了四類,顯示得很直觀。支援向量總共6個。最後測試了兩個點進行分類。只需要配置好opencv3的環境即可執行。這裡用到的是cv svm,老版本opencv2410之前用的是cvsvm,推薦用最新的...