Opencv 3 SVM培训

Question

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？

Answer 1

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);

Answer 2

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);