OpenCV机器学习库函数--SVM
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。
- #include "opencv2/opencv.hpp"
- using namespace cv;
- using namespace cv::ml;
- int main(int, char**)
- {
- int width = , height = ;
- Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); //创建窗口可视化
- // 设置训练数据
- int labels[] = { , -, , ,-,,-,,-,- };
- Mat labelsMat(, , CV_32SC1, labels);
- float trainingData[][] = { { , }, { , }, { , }, { , }, { , },
- { , }, { , } , { , } , { , } , { , } };
- Mat trainingDataMat(, , CV_32FC1, trainingData);
- // 创建分类器并设置参数
- Ptr<SVM> model =SVM::create();
- model->setType(SVM::C_SVC);
- model->setKernel(SVM::LINEAR); //核函数
- //设置训练数据
- Ptr<TrainData> tData =TrainData::create(trainingDataMat, ROW_SAMPLE, labelsMat);
- // 训练分类器
- model->train(tData);
- Vec3b green(, , ), blue(, , );
- // Show the decision regions given by the SVM
- for (int i = ; i < image.rows; ++i)
- for (int j = ; j < image.cols; ++j)
- {
- Mat sampleMat = (Mat_<float>(, ) << j, i); //生成测试数据
- float response = model->predict(sampleMat); //进行预测,返回1或-1
- if (response == )
- image.at<Vec3b>(i, j) = green;
- else if (response == -)
- image.at<Vec3b>(i, j) = blue;
- }
- // 显示训练数据
- int thickness = -;
- int lineType = ;
- Scalar c1 = Scalar::all(); //标记为1的显示成黑点
- Scalar c2 = Scalar::all(); //标记成-1的显示成白点
- //绘图时,先宽后高,对应先列后行
- for (int i = ; i < labelsMat.rows; i++)
- {
- const float* v = trainingDataMat.ptr<float>(i); //取出每行的头指针
- Point pt = Point((int)v[], (int)v[]);
- if (labels[i] == )
- circle(image, pt, , c1, thickness, lineType);
- else
- circle(image, pt, , c2, thickness, lineType);
- }
- imshow("SVM Simple Example", image);
- waitKey();
- }
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。
- Ptr<SVM> svm = SVM::create(); //创建一个分类器
- 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
- svm->setKernel(SVM::POLY); //设置核函数;
- svm->setDegree(0.5);
- svm->setGamma(1);
- svm->setCoef0(1);
- svm->setNu(0.5);
- svm->setP(0);
- svm->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 1000, 0.01));
- 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
- 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)
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