Question

我正在尝试在opencv中为我使用SIFT提取功能的功能实现SVM。我已经为2个不同的对象提取了特征（每个对象具有10个不同图像的特征，总共我为一个对象提供了超过3000个特征）并且我将这些特征放在一个文件中（yaml文件）..

我的问题是：我不知道如何标记它们？所以我需要标记这两个文件（因为我说每个文件是yaml的类型，它包含矩阵3260 * 128，第二个对象的第二个yaml文件是3349 * 128）...

所以请帮我告诉我如何标记这些文件以便以后训练它们......我正在使用openCV c ++ ..顺便说一句，SVM的openCV代码基于LIBSVM

先谢谢你

Answer 1

假设您正确地得到了矩阵，并且每行代表一个样本，您可以做的与湖泊建议类似：

Cv::Mat anger, disgust;
// Load the data into anger and disgust
...
// Make sure anger.cols == disgust.cols 
// Combine your features from different classes into one big matrix
int numPostives = anger.rows, numNegatives = disgust.rows;
int numSamples = numPostives+numNegatives;
int featureSize = anger.cols;
cv::Mat data(numSamples, featureSize, CV_32FC1) // Assume your anger matrix is in float type
cv::Mat positiveData = data.rowRange(0, numPostives);
cv::Mat negativeData = data.rowRange(numPostives, numSamples);
anger.copyTo(positiveData);
disgust.copyTo(negativeData);
// Create label matrix according to the big feature matrix
cv::Mat labels(numSamples, 1, CV_32SC1);
labels.rowRange(0, numPositives).setTo(cv::Scalar_<int>(1));
labels.rowRange(numPositives, numSamples).setTo(cv::Scalar_<int>(-1));
// Finally, train your model
cv::SVM model;
model.train(data, labels, cv::Mat(), cv::Mat(), cv::SVMParams());

希望这会有所帮助。

Answer 2

标签很简单。只需将其中一个类/对象标记为1，将另一个标记为-1即可。

                  case 'Anger'
                     CVTrainLabel = [CVTrainLabel;1];
                     Hist = UniformLBP2(I1);
                     CVTrainVec = [CVTrainVec;Hist];
                     continue;
                 case 'Disgust'
                    CVTrainLabel = [CVTrainLabel;-1];
                     Hist = UniformLBP2(I1);
                     CVTrainVec = [CVTrainVec;Hist];

在SVM opencv c ++中标记数据

2 个答案: