OpenCV3 4 3 SVM使用教程

// 參考資料：（建議先閱讀此處）

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// // 
#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 trainingdata[4]
[2]=
,,,}
;    cv::mat trainingdatamat(4
,2, cv_32f, trainingdata)
;// 初始化支援向量機
auto svm = cv::ml::svm::
create()
;    svm-
>
settype
(cv::ml::svm::c_svc)
;    svm-
>
setkernel
(cv::ml::svm::linear)
;    svm-
>
settermcriteria
(cv::
termcriteria
(cv::termcriteria::max_iter,
100,
1e-6))
;    svm-
>
train
(trainingdatamat, cv::ml::row_sample, labelsmat)
;// 初始化畫布
constexpr
auto width =
512, height =
512;
cv::mat image = cv::mat::
zeros
(height, width, cv_8uc3)
;const cv::vec3b green(0
,255,0
),blue
(255,0
,0);
for(
int i =
0; i < image.rows;
++i)
// 遍歷畫布上的每個點
else
if(response ==-1
)}}// 在畫布上畫上訓練資料所表示的點
auto thinckness =-1
;    cv::
circle
(image, cv::
point
(501,10
),5, cv::
scalar(0
,0,0
), thinckness)
;    cv::
circle
(image, cv::
point
(255,10
),5, cv::
scalar
(255
,255
,255
), thinckness)
;    cv::
circle
(image, cv::
point
(501
,255),
5, cv::
scalar
(255
,255
,255
), thinckness)
;    cv::
circle
(image, cv::
point(10
,501),
5, cv::
scalar
(255
,255
,255
), thinckness)
;    thinckness =2;
auto sv = svm-
>
getuncompressedsupportvectors()
;// 獲得支援向量
for(
int i =
0; i < sv.rows;
++i)
cv::
imwrite
("result.png"
, image)
;    cv::
imshow
("result"
, image)
;    cv::
waitkey()
;return0;
}

OpenCV3 4 3 KNN使用教程

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