Question

我试图训练一组分为8个分类器的图像。

我找到了许多关于如何训练SVM的答案，但大多数（有点全部）只使用了1-2个班级。

这是我到目前为止所做的事情（注意它只是崩溃而没有给我一个错误）：

int num_files = 128;
std::ifstream       file(filename.c_str(), ifstream::in);


int img_area = 200 * 200;

float labels[128];
Mat faceMatReshaped[128];
int incr = 0;
Mat                     image; //original immage
Mat                     roi;//Region Of Interest in the image a.k.a the detected face
Size                    size(200, 200);//the dst image size
string                  line, path, classlabel; //current line, image path, image label number
while (getline(file, line))
{
    stringstream        liness(line);
    getline(liness, path, ';');
    getline(liness, classlabel);

    if (!path.empty() && !classlabel.empty())
    {
        image = imread(path, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
        //image = imread(path, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

        vector< Rect_<int> > faces_c;

        haar_cascade.detectMultiScale(image, faces_c); //detect face on the sample

        if (faces_c.size() > 0)
        {
            roi = Mat(image, faces_c[0]);
            Mat                     dst;//dst image

            resize(roi, dst, size);//resize image
            faceMatReshaped[incr] = dst.reshape(0, 1);

            labels[incr] = (float)atoi(classlabel.c_str());
        }
        else
            std::cout << "PASSED: " << path << std::endl;
        incr++;
    }

}
Mat labelsmat(128, 1, CV_32FC1, labels);

labelsmat.convertTo(labelsmat, CV_32FC1);

Mat new_image(128, img_area, CV_32FC1, faceMatReshaped); //CONVERT TO 32FC1

CvSVMParams params;
params.svm_type = CvSVM::C_SVC;
params.kernel_type = CvSVM::POLY;
params.gamma = 3;
params.degree = 3;
params.coef0 = 0;

params.C = 7;
params.nu = 0.0;
params.p = 0.0;

    //Crash here
svm.train(new_image, labelsmat, Mat(), Mat(), params);

我认为我的标签阵列可能有误，但我不确定。

编辑：

我使用这段代码测试了labelsmat：

for (int i = 0; i<labelsmat.rows; i++)
    for (int j = 0; j<labelsmat.cols; j++)
        printf("labels(%d, %d) = %f \n", i, j, labelsmat.at<float>(i, j));

基本上我明白这个：从0级到7级（总共8级）从0到127（128行）

标签似乎是正确的，我猜的唯一一个就是1D Mat。我该如何检查它是否正确？

OpenCV SVM多课程培训c ++

0 个答案: