Question

如何将Opencv Mat转换为Alglib真正的2D数组？

这是一个我被困的例子

Mat Col(28539,97,CV_32F);

我想将此Mat转换为alglib real_2d_array以培训分类器。

Answer 1

Mat Col(28539, 97, CV_32F);

是一个OpenCV二维（28539行，97列）密集浮点数（CV_32F = float）数组。

alglib几乎等同datatype是

// bi-dimensional real (double precision) array
real_2d_array matrix;

Mat中的数据布局与real_2d_array（以及其他工具包和SDK中的大多数密集数组类型）兼容。

转换的简单方法是：

const int rows(28539);
const int columns(97);

matrix.setlength(rows, columns);

for (int i(0); i < rows; ++i)
  for (int j(0); j < columns; ++j)
    matrix(i, j) = Col.at<float>(i, j);

Mat::at返回对指定数组元素的引用。

修改

来自reference manual：

void alglib::dfbuildrandomdecisionforest(
    real_2d_array xy,
    ae_int_t npoints,
    ae_int_t nvars,
    ae_int_t nclasses,
    ae_int_t ntrees,
    double r,
    ae_int_t& info,
    decisionforest& df,
    dfreport& rep);

xy是训练集（对应于样本组件的行和对应于变量的列）。

对于分类任务，列的第一个nvars包含独立变量。最后列将包含类号（从0到nclasses-1）。小数值四舍五入为最接近的整数。
npoints是训练集大小（>=1）。
nvars是自变量的数量（>=1）。
nclasses必须> 1才能进行分类。
ntrees是林中树木的数量（>=1）。
r是用于构建单个树的训练集的百分比（0 < R <= 1）。

其余参数是输出参数。如果出现问题，您应该检查info：

info返回代码：
- -2，如果有一个类号超出[0..nclasses-1]的点。
- -1，如果传递的参数不正确（npoints<1，nvars<1，nclasses<1，ntrees<1，r<=0或r>1）。< / LI>
- 1，如果任务已经解决。

OpenCV Mat to alglib real 2d Array转换

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