opencv svm

最新推荐文章于 2025-05-30 14:14:58 发布
转载 最新推荐文章于 2025-05-30 14:14:58 发布 · 336 阅读 · 2
文章标签：

#opencv

OPENCV SVM介绍和自带例子

转自博客https://www.cnblogs.com/chenzhefan/p/7662315.html

opencv SVM
weixin_54721788的博客
02-25 3246
官方文档的源代码 #include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/ml.hpp> using namespace cv; using namespace cv::ml; u
OpenCV中的「SVM分类器」：基本原理、函数解析和示例代码_python opencv svm 图像分类
m0_54853787的博客
04-28 1265
w=(w1​;w2​;wd​)为法向量，决定超平面的方向，b为位移项，决定超平面与原点之间的距离。对于线性可分的样本空间，需要找到具有最大间隔（maximum margin）的划分超平面，即找到能使下式最大化的参数ww和bmin⁡wb12∣∣w∣∣2yiwTxib≥1i12m对于线性不可分的样本空间，可以将样本从原始空间映射到另一个，从而使样本在这个特征空间内线性可分。
opencv使用svm
q123456789098的专栏
05-20 1万+
OpenCV开发SVM算法是基于LibSVM软件包开发的，LibSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包。用OpenCV使用SVM算法的大概流程是 1）设置训练样本集 需要两组数据，一组是数据的类别，一组是数据的向量信息。 2）设置SVM参数 利用CvSVMParams类实现类内的成员变量svm_type
使用C++和OpenCV构建SVM图像分类器项目指南
最新发布
weixin_35750483的博客
05-30 659
图像分类是计算机视觉领域的一个核心任务，旨在通过算法将数字图像分配给一个或多个类别。这一过程模拟了人类的视觉感知，允许机器以类似人脑的方式识别和处理图像数据。图像分类广泛应用于自动驾驶、医学成像、安防监控以及社交媒体等众多领域。支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上间隔最大化的线性分类器，其学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。
OpenCV学习笔记（二十六）——小试SVM算法ml
yangshen998
11-15 302
总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。 这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法，即支持向量机Suppor...
OpenCV中SVM的使用
架构设计
04-16 266
转自：http://download.youkuaiyun.com/download/gaogaogao124/3125857 略有改动： #include"stdafx.h" #include&lt;opencv2/opencv.hpp&gt; #include&lt;cmath&gt; #include&lt;ctime&gt; using namespace std; int _t...
opencv 2.4+ c++ svm介绍
911的专栏
10-23 1641
opencv 2.4+ c++ svm介绍 原文 http://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/23/2784125.html 分类器 分类器是一种计算机程序。 他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。   平面线性分类器 一个简单的分类问题，如图有一些圆圈和一些正方形，如何找一条最优的直线将他们分开？
opencv SVM实现二分类的训练与测试
04-23
在本教程中，我们将聚焦于如何使用OpenCV中的支持向量机（SVM，Support Vector Machine）来实现二分类问题的训练与测试。SVM是一种监督学习算法，常用于分类和回归分析，尤其在小样本情况下表现优异。 一、支持向量...
svm.zip_SVM算法opencv_opencv_opencv SVM_opencv svm代码_svm opencv
09-24
OpenCV库，一个强大的计算机视觉库，内置了SVM的实现，使得开发者能够方便地在C++环境中使用SVM算法。 在OpenCV中，SVM的实现基于LIBSVM库，这是一款高效且灵活的SVM工具，适用于各种机器学习任务。`svm.zip`压缩包...
opencv svm训练及检测代码+样本描述文件
07-27
OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，它提供了对SVM的支持，使得开发者能够轻松地实现SVM相关的应用。在这个项目中，我们将深入探讨OpenCV中的SVM用于目标检测的具体步骤，以及相关文件的用途。 1. **SVM的理解与...
SVM（Opencv程序）
03-25
这是一个用OPENCV编的支持向量机程序，很有用的，大家可以下来看看。
svm opencv
05-20
直接将图片分类好放进完好、破损文件夹，完好文件夹全体重命名为1破损文件夹全体重命名为2，测试文件夹全体重命名为3，重命名后后即可运行项目，完成svm分类训练出分类模型svm.xml，并进行预测图片分类。
用opencv的SVM做行人识别
03-05
本次实验使用opencv中的ml组件中的SVM做有无行人的判别，内涵完整代码和图片数据。
OpenCV中的SVM
zengwh
06-23 1226
#include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> #include <math.h> #include <vector> #include <windows.h> #inc
opencv用SVM进行多类分类
Belial计算机视觉&机器视觉专栏
05-08 3062
最近遇到一个多分类的问题，在网上查了些有关SVM的资料，这篇日志是来自：http://wenku.baidu.com/view/81c3e210f18583d0496459f0.html  自己写代码实现了下，感觉很好使，作为一个学习的例子，放在自己的博客里，供以后查阅使用。 #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #in
OpenCV SVM
weixin_30808575的博客
01-10 113
1 #include <opencv2/core/core.hpp> 2 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 3 #include <opencv2/ml/ml.hpp> 4 5 using namespace cv; 6 7 int main() 8 { 9 ...
opencv中的svm
Yuippe的专栏
10-31 883
在运用svm来实现过程中，先介绍数学上的几个概念: 线性空间： 线性空间是这样一种集合，其中任意两元素相加可构成此集合内的另一个元素，任意元素与任意数相乘后得到此集合内的另一元素。 欧式空间： 支持向量机： 是一个类分类器，正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面。换句话说，就是给定一些标记好的训练样本，svm算法输出一个最优化的分隔超平面。 怎么找到距离
OpenCV——SVM学习(一)
优快云_dzh的博客
01-05 1232
1、SVM支持向量机的概念 SVM是一个分类器Support Vector Machines，定义为一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面，即给定一些标记好的训练样本，SVM算法输出一个最优化的分隔超平面。 2、初步学习 2.1理解SVM 参考自 http://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/78072313 http://bl
学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现
热门推荐
zhangxu
03-29 8万+
学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现 学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题 学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量（Support Vector）Andrew Ng 在斯坦福大学的机器学习公开课上这样评价支持向量机： support vector machines is the supervised learning
Opencv svm
05-22
### OpenCV中的SVM实现与使用 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，在分类和回归分析中具有广泛应用。OpenCV 提供了对 SVM 的实现和支持，主要通过 `cv::ml::SVM` 类来完成。 #### 1. OpenCV 中的 SVM 实现 OpenCV 的机器学习模块提供了 `cv::ml::SVM` 类用于训练和支持向量机模型的应用。该类继承自 `cv::ml::StatModel` 并实现了标准的支持向量机功能[^3]。以下是其核心特性： - **参数设置**：可以通过 `setKernel()` 方法指定核函数类型（如线性、多项式、RBF 等），并调整其他超参数（如 C 值、gamma 参数等）。 - **数据准备**：训练数据通常由特征矩阵和标签数组组成。可以利用 `cv::ml::TrainData` 来封装复杂的训练集结构[^3]。 - **训练过程**：调用 `trainAuto()` 或 `train()` 函数执行自动交叉验证或手动配置下的训练操作。 - **预测能力**：经过训练后的 SVM 模型可通过 `predict()` 方法对新样本进行分类或回归预测。 #### 2. 使用示例代码 下面是一个简单的例子展示如何在 OpenCV 中创建、训练以及应用一个基本的二分类 SVM 模型。 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/ml.hpp> int main() { // 创建训练数据 cv::Mat trainData = (cv::Mat_<float>(4, 2) << 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4); cv::Mat labels = (cv::Mat_<int>(4, 1) << -1, -1, 1, 1); // 初始化 SVM cv::Ptr<cv::ml::SVM> svm = cv::ml::SVM::create(); svm->setType(cv::ml::SVM::C_SVC); // 设置为 C-Support Vector Classification svm->setKernel(cv::ml::SVM::LINEAR); // 使用线性核函数 svm->setTermCriteria(cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER, 100, 1e-6)); // 训练 SVM svm->train(trainData, cv::ml::ROW_SAMPLE, labels); // 测试新的输入点 cv::Mat sample = (cv::Mat_<float>(1, 2) << 5, 5); float response = svm->predict(sample); std::cout << "Prediction result: " << response << std::endl; return 0; } ``` 此程序定义了一个小型二维空间内的简单数据集，并演示了如何构建 SVM 进行分类任务[^3]。 #### 3. 隐式 SVM 和对象检测 除了传统的 SVM 外，OpenCV 还包含了隐式支持向量机（Latent SVM）的功能，主要用于目标检测场景下更复杂模式的学习[^2]。它允许建模部分可见的目标实例，从而提高识别精度。具体来说，这涉及加载预训练好的 Latent SVM 检测器文件并通过相应接口运行物体探测逻辑。 对于此类高级用途，请注意区分不同编程语言绑定间 API 差异——例如 C 版本 vs C++ 封装形式之间存在细微差别。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值