您可能知道,OpenCV 3中的许多内容都发生了变化(与openCV2或旧的第一版相比).
在过去,为了训练SVM,人们会使用:
CvSVMParams params; params.svm_type = CvSVM::C_SVC; params.kernel_type = CvSVM::POLY; params.gamma = 3; CvSVM svm; svm.train(training_mat, labels, Mat(), Mat(), params);
在API的第三个版本中,没有CvSVMParams
也没有CvSVM
.令人惊讶的是,有一个关于SVM的文档页面,但它告诉了一切,但不是如何真正使用它(至少我无法解决它).此外,看起来互联网上没有人使用OpenCV 3.0的SVM.
目前,我只是设法得到以下内容:
ml::SVM.Params params; params.svmType = ml::SVM::C_SVC; params.kernelType = ml::SVM::POLY; params.gamma = 3;
能否请您提供信息,如何重写openCV 3的实际培训?
使用opencv3.0,它肯定是不同的,但并不困难:
Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create(); // edit: the params struct got removed, // we use setter/getter now: svm->setType(ml::SVM::C_SVC); svm->setKernel(ml::SVM::POLY); svm->setGamma(3); Mat trainData; // one row per feature Mat labels; svm->train( trainData , ml::ROW_SAMPLE , labels ); // ... Mat query; // input, 1channel, 1 row (apply reshape(1,1) if nessecary) Mat res; // output svm->predict(query, res);
我将我的代码从OpenCV 2.4.9移植到3.0.0-rc1并遇到了同样的问题.不幸的是,自发布答案以来API已经发生了变化,所以我想相应地更新它:
Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create(); svm->setType(ml::SVM::C_SVC); svm->setKernel(ml::SVM::POLY); svm->setGamma(3); Mat trainData; // one row per feature Mat labels; Ptr<ml::TrainData> tData = ml::TrainData::create(trainData, ml::SampleTypes::ROW_SAMPLE, labels); svm->train(tData); // ... Mat query; // input, 1channel, 1 row (apply reshape(1,1) if nessecary) Mat res; // output svm->predict(query, res);