OpenCV3 Ref SVM : cv::ml::SVM Class Reference
OpenCV3 Ref SVM : cv::ml::SVM Class Reference
OpenCV2:
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
float labels[4] = { 0, 0, 1, 1 }; //训练标签数据,前两个表示男生,后两个表示女生
Mat labelsMat(3, 1, CV_32FC1, labels);
float trainingData[4][2] = { { 186,80 },{ 185,81 },{ 160,50 },{ 161,48 } }; //训练数据,两个维度,表示身高和体重
Mat trainingDataMat(3, 2, CV_32FC1, trainingData);
CvSVMParams params; //SVM参数
params.svm_type = CvSVM::C_SVC; //SVM类型. 这里用C_SVC
params.kernel_type = CvSVM::LINEAR; //SVM 核类型
params.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 100, 1e-6); //终止条件,最大迭代次数和容许误差
CvSVM SVM;
SVM.train(trainingDataMat, labelsMat, Mat(), Mat(), params);//训练
Mat sampleMat = (Mat_<float>(1, 2) << 184, 79); //测试数据,为一男生
float response = SVM.predict(sampleMat);
if (response == 0)
cout << "Boy" << endl;
else if (response == 1)
cout << "Girl" << endl;
return 0;
}
OpenCV3中的SVM:
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace cv::ml;
using namespace std;
int main()
{
float labels[4] = { 0, 0, 1, 1 }; //训练标签数据
Mat labels_train(4, 1, CV_32F, labels);
float trainingData[4][2] = { { 186,80 },{ 185,81 },{ 160,50 },{ 161,48 } }; //训练数据,两个维度
Mat data_train(4, 2, CV_32F, trainingData);
Ptr<SVM> svm = SVM::create();
svm->setKernel(cv::ml::SVM::KernelTypes::LINEAR);
svm->setType(cv::ml::SVM::Types::C_SVC);
svm->setTermCriteria(TermCriteria( TermCriteria::MAX_ITER + TermCriteria::EPS, 1000, FLT_EPSILON ));
svm->train(data_train, ROW_SAMPLE, labels_train);
//svm->save("SVMmodel"); //存储模型
//Ptr<SVM> svm = StatModel::load<SVM>("SVMmodel"); //读取模型
Mat testData(1,2,CV_32F);//测试数据
Mat responses; //预测结果
testData.at<float>(0,0) = 184;
testData.at<float>(0,1) = 79;
svm->predict(testData, responses);
responses.convertTo(responses,CV_32S);
if (response.at<int>(0,0) == 0)
cout << "Boy" << endl;
else if (response.at<int>(0,0) == 1)
cout << "Girl" << endl;
return 0;
}
---------------------
作者:纯洁可爱小昊昊
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/jhszh418762259/article/details/60143152
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!
OpenCV3 Ref SVM : cv::ml::SVM Class Reference的更多相关文章
- Unknown/unsupported SVM type in function 'cv::ml::SVMImpl::checkParams'
1.在使用PYTHON[Python 3.6.8]训练样本时报错如下: Traceback (most recent call last): File "I:\Eclipse\Python\ ...
- SVM:从理论到OpenCV实践
(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途) 一.理论 参考网友的博客: (1)[理论]支持向量机1: Maximum Marg ...
- 机器学习:SVM(scikit-learn 中的 SVM:LinearSVC)
一.基础理解 Hard Margin SVM 和 Soft Margin SVM 都是解决线性分类问题,无论是线性可分的问题,还是线性不可分的问题: 和 kNN 算法一样,使用 SVM 算法前,要对数 ...
- 机器学习:SVM(目标函数推导:Hard Margin SVM、Soft Margin SVM)
一.Hard Margin SVM SVM 的思想,最终用数学表达出来,就是在优化一个有条件的目标函数: 此为 Hard Margin SVM,一切的前提都是样本类型线性可分: 1)思想 SVM 算法 ...
- Python机器学习笔记:SVM(1)——SVM概述
前言 整理SVM(support vector machine)的笔记是一个非常麻烦的事情,一方面这个东西本来就不好理解,要深入学习需要花费大量的时间和精力,另一方面我本身也是个初学者,整理起来难免思 ...
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)—— 线性SVM
支持向量机(Support Vector Machine,简称 SVM)于 1995 年正式发表,由于其在文本分类任务中的卓越性能,很快就成为机器学习的主流技术.尽管现在 Deep Learnin ...
- 模式识别之svm()---支持向量机svm 简介1995
转自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254519.html 作者:Jasper 出自:http://www.blogjav ...
- [Machine Learning & Algorithm]CAML机器学习系列2:深入浅出ML之Entropy-Based家族
声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine ...
- [Machine Learning & Algorithm]CAML机器学习系列1:深入浅出ML之Regression家族
声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号 ...
随机推荐
- java中二进制反码补码的理解
7句真言 1,二进制最高位是符号位 0正数 1负数 2,正数的原码,反码,补码都一样 3负数的原码反码 补码 (符号位不变,其他的位数取反 0->1 1->0) 4 0的反码补码都是0 5 ...
- Model Validation 和测试Post参数
using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.ComponentM ...
- 一、Linux&配置,依赖安装&Tomcat,Mysql,jdk安装
基础知识: 1 OS Operation System 作用:控制硬件,服务软件 2 VMware虚拟机: 虚拟出一台计算机环境 配置两个虚拟网卡,适配器里查看 3 在虚拟机上安装操作系统Linux ...
- Java设计模式之适配器模式(Adapter)
通常,在代码已经存在的情况下编写客户端代码(客户端就是需要调用我们代码的对象),开发人员可以采取模拟客户端的方式调用我们提供的接口对象.然而,客户端代码也可能与你的代码单独进行开发,这种情况下,会发现 ...
- SpringCloud实战——(1)创建SpringCloud项目
首先创建一个SpirngCloud工程,并添加公用依赖. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <pr ...
- idea跑mapreduce结果为空白文本,idea代码被莫名其妙地改动了
遇到如题的错误, 一开始查找Step1Main.java的代码错误,尝试关掉分区设置,还是一样. 后来以为是mapper或reducer不执行,网上查找了半天也没有正确原因. 最终,偶然间看到redu ...
- vim修改缩进问题
- php的排序算法
*对于算法来说,对于每个小伙伴来说都是比较头疼的,但是,为什么要学习算法? 算法是基础,算法能够提升智力,我想这两点就值得我们花时间去学习了.不要放弃,实在不会,先死记硬背下来,以后慢慢理解,一下是我 ...
- git杂碎汇总
1. .gitignore文件使用 1.如果不想某类文件(编译后.配置等文件)加入到git版本管理,可以在这个文件中配置规则,进行过滤筛选: 2.配置规则 以斜杠"/"表示目录:e ...
- 树莓派 Raspberry 软件源更改 看门狗启用
看门狗无法在pi1上执行,似乎后更高级的pi上面才可用 1.替换脚本 下面脚本请直接复制到终端执行!! 适用于raspbian-stretch(基于Debian9) sudo -s echo -e & ...