svm分类算法在opencv3中有了很大的变动,取消了CvSVMParams这个类,因此在参数设定上会有些改变。

opencv中的svm分类代码,来源于libsvm。

  1. #include "opencv2/opencv.hpp"
  2. using namespace cv;
  3. using namespace cv::ml;
  4.  
  5. int main(int, char**)
  6. {
  7. int width = , height = ;
  8. Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); //创建窗口可视化
  9.  
  10. // 设置训练数据
  11. int labels[] = { , -, , ,-,,-,,-,- };
  12. Mat labelsMat(, , CV_32SC1, labels);
  13.  
  14. float trainingData[][] = { { , }, { , }, { , }, { , }, { , },
  15. { , }, { , } , { , } , { , } , { , } };
  16. Mat trainingDataMat(, , CV_32FC1, trainingData);
  17.  
  18. // 创建分类器并设置参数
  19. Ptr<SVM> model =SVM::create();
  20. model->setType(SVM::C_SVC);
  21. model->setKernel(SVM::LINEAR); //核函数
  22.  
  23. //设置训练数据
  24. Ptr<TrainData> tData =TrainData::create(trainingDataMat, ROW_SAMPLE, labelsMat);
  25.  
  26. // 训练分类器
  27. model->train(tData);
  28.  
  29. Vec3b green(, , ), blue(, , );
  30. // Show the decision regions given by the SVM
  31. for (int i = ; i < image.rows; ++i)
  32. for (int j = ; j < image.cols; ++j)
  33. {
  34. Mat sampleMat = (Mat_<float>(, ) << j, i); //生成测试数据
  35. float response = model->predict(sampleMat); //进行预测,返回1或-1
  36.  
  37. if (response == )
  38. image.at<Vec3b>(i, j) = green;
  39. else if (response == -)
  40. image.at<Vec3b>(i, j) = blue;
  41. }
  42.  
  43. // 显示训练数据
  44. int thickness = -;
  45. int lineType = ;
  46. Scalar c1 = Scalar::all(); //标记为1的显示成黑点
  47. Scalar c2 = Scalar::all(); //标记成-1的显示成白点
  48. //绘图时,先宽后高,对应先列后行
  49. for (int i = ; i < labelsMat.rows; i++)
  50. {
  51. const float* v = trainingDataMat.ptr<float>(i); //取出每行的头指针
  52. Point pt = Point((int)v[], (int)v[]);
  53. if (labels[i] == )
  54. circle(image, pt, , c1, thickness, lineType);
  55. else
  56. circle(image, pt, , c2, thickness, lineType);
  57.  
  58. }
  59.  
  60. imshow("SVM Simple Example", image);
  61. waitKey();
  62.  
  63. }

结果:

如果只是简单的点分类,svm的参数设置就这么两行就行了,但如果是其它更为复杂的分类,则需要设置更多的参数。

  1. Ptr<SVM> svm = SVM::create(); //创建一个分类器
  2. svm->setType(SVM::C_SVC); //设置svm类型

由于opencv中的svm分类算法是根据libsvm改写而来的,libsvm是台湾一学者编写的matlab版本的svm算法,所以参数的设定的也大致相同。svm类型除了C_SVC之外,还有NU_SVC,ONE_CLASS,EPS_SVR,NU_SVR.

还有其它的参数,如

  1. svm->setKernel(SVM::POLY); //设置核函数;
  2. svm->setDegree(0.5);
  3. svm->setGamma(1);
  4. svm->setCoef0(1);
  5. svm->setNu(0.5);
  6. svm->setP(0);
  7. svm->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 1000, 0.01));
  8. svm->setC(C);

如果前面svm类型选择的不同,后面的参数设置也不同,具体的设置可以了解一下libsvm的参数设置。具体介绍可参照 :libsvm参数说明

  1. setTermCriteria是用来设置算法的终止条件, SVM训练的过程就是一个通过 迭代 方式解决约束条件下的二次优化问题,这里我们指定一个最大迭代次数和容许误差,以允许算法在适当的
    条件下停止计算

参考: 在opencv3中实现机器学习之:利用svm(支持向量机)分类

支持向量机(SVM)介绍  (opencv教程)

  1.  

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