Question

我有一个类根据OpenCV中的Bag of Words来训练和测试NormalBayesClassifier。现在我想将它与基于相同BOW的SVM多类分类器进行比较。我的想法是不重写同一个类，只将分类器更改为SVM而不是NormalBayes。 OpenCV分类器没有可以帮助我实现此目的的界面，所以我想到了创建一个，我自己。但是怎么做呢？

我想到了这样的事情：

// my interface
class IClassifierPtr
{
public:
    virtual void train(const cv::Mat& trainDataIn, const cv::Mat& labelsIn) = 0;
    virtual double predict(const cv::Mat& testDataIn, cv::Mat* groundTruthIn) = 0;
};

//////////////////////////////

// my normal bayes classifier
class MyNormalBayesClassifier : public IClassifierPtr
{
private:
    cv::Ptr< cv::NormalBayesClassifier > m_classifier;

public:
    void train(const cv::Mat& trainDataIn, const cv::Mat& labelsIn);
    double predict(const cv::Mat& testDataIn, cv::Mat* groundTruthIn);
};

//////////////////////////////

// my svm classifier
class MySVMClassifier : public IClassifierPtr
{
private:
    cv::Ptr< cv::SVM > m_classifier;

public:
    void train(const cv::Mat& trainDataIn, const cv::Mat& labelsIn);
    double predict(const cv::Mat& testDataIn, cv::Mat* groundTruthIn);
};

每一个都有其具体实施。只需使用界面更改我的训练/测试类中的分类器，并根据输入标志使用所需的分类器。您怎么看？这是要走的路吗？

Answer 1

在opencv3中它会更容易，它们都从正确的StatModel版本继承（包括train（）/ predict（））。

但是，如果你发现你的方法中有完全相同的代码，也许你可以使用模板：

（警告：我没试过，当前机器没有2.4，火车（）/预测（）impl可能会讨厌）

template < typename Classifier >
class MyClassifier : public IClassifierPtr
{
private:
    cv::Ptr< Classifier > m_classifier;

public:
    MyClassifier(Ptr<Classifier> cl)
       :  m_classifier(cl)
    {}

    void train(const cv::Mat& trainDataIn, const cv::Mat& labelsIn);
    double predict(const cv::Mat& testDataIn, cv::Mat* groundTruthIn);
};


...
// later:

MyClassifier<cv::NormalBayesClassifier> bayes( new cv::NormalBayesClassifier(... specific params...) );
MyClassifier<cv::SVM>                   svm( new cv::SVM(... specific params...) );

如何对OpenCV库的某些类进行抽象化

1 个答案: