opencv 里svm调用代码

最新推荐文章于 2024-07-02 12:47:59 发布
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本文介绍了一个使用CvSVM进行训练的过程，并设置了相应的参数，包括CvSVMParams和CvTermCriteria等。文中详细展示了如何通过指定的特征向量集合和标签向量来训练SVM模型，并将训练好的模型保存为XML文件。
  1.  CvSVM svm;    
  2.  CvSVMParams param;      
  3.  CvTermCriteria criteria;        
  4.  criteria = cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS, 1000, FLT_EPSILON );        
  5.  param = CvSVMParams( CvSVM::C_SVC, CvSVM::RBF, 10.0, 0.09, 1.0, 10.0, 0.5, 1.0, NULL, criteria );       
  6.   
  7. svm.train(mTrainData,mFlagPosNeg,Mat(),Mat(),param);  
  8. svm.save("   .xml");
  9. 这里svm的参数一个是特征向量集合，列向量，一个是标签向量，行向量
opencv svm训练java_OpenCV 中使用SVM
weixin_35574537的博客
02-28 817
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OpenCV通过SVM训练车牌判别（JAVA版）
wskfly的博客
12-13 1480
这是Java版本的OpenCV训练代码，测试集和训练集提供下载连接。这里只贴完整代码。带有注释，理解起来不困难。博主测试后识别率高。数据集下载地址https://download.csdn.net/download/wskfly/12030833 package com.it.opencv; import java.io.File; import java.util.ArrayList; ...
opencv自带SVM分类器使用程序
11-08
压缩包含一个完整的Qt控制台工程，注释详细，调试和运行成功，也可以直接移植到win32中运行。
Android OpenCV 3.2 SVM 调用
游戏里的编程游戏
05-16 485
最近在android下，玩OpenCV，使用起来很简单。 目标：手写数字，使用SVM进行分类 代码主要来自下面这个项目： github.com/wblgers/OpenCV_Android_Plus/tree/master/ 这个代码是在真机上，利用JNI方式，以载入so文件的方式调用Opencv，而我用的是OpenCV Manager的方式调用，并且大家用的OpenCV的版本不同，调用的形式也不一样。 首先， 在著名Mnist数据集上训练，得到mnist.xml模型，保存为 res/raw/mnist.
opencv SVM的使用
brooknew的专栏
10-30 1140
参考 ：https://blog.csdn.net/qq_35054151/article/details/81840935https://blog.csdn.net/weixin_33698823/article/details/94496434 C++ opencv SVM:https://www.cppentry.com/bencandy.php?fid=49&aid=15352...
svm.zip_SVM算法opencv_opencv_opencv SVM_opencv svm代码_svm opencv
09-24
SVM（Support Vector Machine，支持向量...总之，`svm.zip`中的代码示例提供了一个学习和实践OpenCV中SVM算法的起点。通过理解和运行这段代码，你可以深入理解SVM的工作机制，以及如何在实际项目中利用OpenCV实现SVM。
opencv+svm实现图像分类代码+训练图.rar
12-18
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05-08
3. **训练 SVM**：调用 `SVM::train` 函数对 SVM 进行训练。如果数据集很大，可以使用在线学习或分块训练来提高效率。 4. **保存与加载模型**：训练完成后，可以将 SVM 模型保存到文件，以便后续使用。OpenCV 提供...
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OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，用于图像处理和计算机视觉任务。在本教程中，我们将聚焦于如何使用OpenCV中的支持向量机...文件"**SVMTest**"可能是包含了实现这一过程的代码，值得进一步研究和学习。
机器学习 C++ 的opencv实现SVM分类器 (一)【附源码】
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opencv 调用svm
05-24
在 OpenCV 中使用 SVM 进行分类任务的步骤如下： 1. 准备数据集，即将数据集分为训练集和测试集，并将数据和标签存储在矩阵中。 2. 创建 SVM 对象，指定 SVM 的类型和内核函数等参数。 3. 使用训练集对 SVM 进行训练。 4. 使用测试集对 SVM 进行测试，评估分类器的准确性。 下面是一个简单的示例代码，演示了如何在 OpenCV 中使用 SVM 进行分类： ```python import cv2 import numpy as np # 准备数据集 trainData = np.random.randint(0, 100, (25, 2)).astype(np.float32) responses = np.random.randint(0, 2, (25, 1)).astype(np.float32) # 创建 SVM 对象 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) # 训练 SVM svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, responses) # 测试 SVM testData = np.random.randint(0, 100, (10, 2)).astype(np.float32) result = svm.predict(testData) print(result) ``` 在上述代码中，我们首先准备了一个简单的数据集，包含 25 个数据样本和对应的二元分类标签。然后，我们创建了一个 SVM 对象，并指定了 SVM 的类型为 C-SVC，内核函数为线性。接着，我们使用 train 方法对 SVM 进行训练，然后使用 predict 方法对测试集进行预测，得到了测试结果。
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