opencv svm使用时遇到的问题

最新推荐文章于 2024-05-01 16:26:56 发布
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分类专栏： 编程语言 opencv SVM 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36060730/article/details/78446603
本文解决了使用OpenCV的CvSVM进行特征向量分类时遇到的“Bad argument (train data must be floating-point matrix)”错误。问题在于训练数据从CV_32FC1类型自动转换为CV_64FC1类型，通过强制转换回CV_32FC1类型成功解决了该问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

项目需要用到支持向量机对提取到的特征向量进行分类，在使用Opencv的CvSVM时遇到：

OpenCV Error: Bad argument (train data must be floating-point matrix) in cvCheckTrainData, file ..\..\..\src\opencv\modules\ml\src\inner_functions.cpp, line 857
Exception in thread "main" CvException


CvMat traindata在定义时确实是 CV_32FC1类型，所以一直认为traindata的类型没有错啊，明明是定义的32位浮点型；

但经过单步后，发现CvMat traindata在读取.xml文件后自动转换成了CV_64FC1类型，导致执行svm.train时出错！

发现后，把traindata强制转化成CV_32FC1类型后，顺利执行svm.train（）。


太隐蔽了，搞了一天....路还很长


Opencv中SVM的使用问题
编程就是在计算机中反应世界
04-16 2704
CvSVM svm;// = CvSVM();//新建一个SVM CvSVMParams param;//这里是参数 CvTermCriteria criteria; criteria = cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS, 1000, FLT_EPSILON ); param = CvSVMPa
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
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04-28 1264
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。
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11-18 2766
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12-12 2482
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06-15 983
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2301_82241983的博客
05-01 1500
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。我们将使用 scikit-learn 的支持向量机 (SVM) 实现，这是一种常见的机器学习模型。我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。然后，我们将 vec 通过我们的 SVM 识别器模型，其结果是我们对面部 ROI 中的人的预测。工欲善其事必先利其器。
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2401_84141219的博客
05-01 527
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opencv svm 瑕疵
最新发布
08-29
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人脸识别实战：使用Opencv+SVM实现人脸识别(4)
2401_84141219的博客
05-01 557
现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。使用这个模型来检测人脸 ROI 在图像中的位置。我们将使用 scikit-learn 的支持向量机 (SVM) 实现，这是一种常见的机器学习模型。然后，我们将 vec 通过我们的 SVM 识别器模型，其结果是我们对面部 ROI 中的人的预测。
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01-16 4324
出现原因：在代码中加入平滑函数，出现错误，注释掉平滑函数后，此错误依旧出现 原因分析：位置 解决：尝试重新启动vs2015，未解决 解决：审查代码，平滑代码未注释完全
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邻空烟火
06-24 659
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ddqqfree123的专栏
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weixin_34397291的博客
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