Question

我想在OpenCV中使用SVM对坐标集进行分类。例如，标签1代表{70,80}，{94,90}，{70,85} 标签-1为{98,89}，{99,94}，{91,87}

在OpenCV提供的示例中，只有一个坐标数据用于一个节点。但是，我想使用坐标设置为一个节点。我尝试使用CV_32FC2 Mat进行测试。但是，我认为它不能用于SVM的培训。发生错误。有人知道如何在这种情况下使用SVM吗？

int record[3][3][2] = {
    {
        { 70, 80 }, 
        { 94, 90 },
        { 70, 85 }  
    },
    {
        { 83, 90 }, 
        { 95, 60 }, 
        { 90, 82 }  
    },
    {
        { 98, 89 }, // 3반 학생1의 성적
        { 99, 94 }, // 3반 학생2의 성적
        { 91, 87 }  // 3반 학생3의 성적
    }
};

int labels[3] = { 1, -1, -1 };
Mat trainingDataMat(3, 3, CV_32FC2, record);
Mat labelsMat(3, 1, CV_32SC1, labels);


Ptr<SVM> svm = SVM::create();
svm->setType(SVM::C_SVC);
svm->setKernel(SVM::LINEAR);
svm->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 100, 1e-6));
//! [init]
//! [train]
svm->train(trainingDataMat, ROW_SAMPLE, labelsMat);

Answer 1

为什么选择trainingDataMat的大小为3x3？

查看本教程代码，该代码使用2D点作为训练数据。

http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html

如您所见，他们只使用了两个列：

// Set up training data
float labels[4] = {1.0, -1.0, -1.0, -1.0};
Mat labelsMat(4, 1, CV_32FC1, labels);

float trainingData[4][2] = { {501, 10}, {255, 10}, {501, 255}, {10, 501} };
Mat trainingDataMat(4, 2, CV_32FC1, trainingData);

如果你想使用整数而不是浮点数，你必须调整类型。

如何在2通道Mat的OpenCV中使用SVM？

1 个答案: