Учебники по SVM с C++

Я пытаюсь использовать SVM для обнаружения объектов с помощью С++. Я следую этому ответу. Я столкнулся с одной проблемой, что CvSVM на данный момент не используется. Поэтому я изменил код обучения следующим образом.

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>

using namespace cv;
using namespace cv::ml;

int main()
{
    // Data for visual representation
        int width = 512, height = 512;
    Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); 

    // 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);

// Set up SVM's parameters
        Ptr<SVM> svm = SVM::create();
        svm->setType(SVM::C_SVC);
        svm->setKernel(SVM::LINEAR);
//svm.term_crit   = SVM::getTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 100, 1e-6);

// Train the SVM
//Ptr<SVM> svm1 = SVM::trainAuto();

        SVM->train(trainingDataMat, labelsMat, Mat(), Mat(), svm);

        Vec3b green(0,255,0), blue (255,0,0);
// Show the decision regions given by the SVM
        for (int i = 0; i < image.rows; ++i)
        for (int j = 0; j < image.cols; ++j)
        {
                Mat sampleMat = (Mat_<float>(1,2) << j,i);
                float response = svm->predict(sampleMat);

                if (response == 1)
                image.at<Vec3b>(i,j)  = green;
                else if (response == -1)
                image.at<Vec3b>(i,j)  = blue;
        }

// Show the training data
        int thickness = -1;
        int lineType = 8;
        circle( image, Point(501,  10), 5, Scalar(  0,   0,   0), thickness, lineType);
        circle( image, Point(255,  10), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);
        circle( image, Point(501, 255), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);
        circle( image, Point( 10, 501), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);

// Show support vectors
        thickness = 2;
        lineType  = 8;
        int c     = SVM.get_support_vector_count();

        for (int i = 0; i < c; ++i)
        {
            const float* v = SVM.get_support_vector(i);
            circle( image,  Point( (int) v[0], (int) v[1]),   6,   Scalar(128, 128, 128), thickness, lineType);
        }

        imwrite("result.png", image);        // save the image

        imshow("SVM Simple Example", image); // show it to the user
        waitKey(0);

}

Я не могу реализовать функцию поезда. Пишет, что функция не найдена. Пожалуйста, помогите мне с более новой версией этого кода.


person Kaushik Nath    schedule 07.12.2015    source источник
comment
вы пробовали svm->train... вместо SVM->train.. ?   -  person 463035818_is_not_a_number    schedule 07.12.2015
comment
Кстати, публикация сообщения об ошибке может помочь   -  person 463035818_is_not_a_number    schedule 07.12.2015


Ответы (1)


У вас есть несколько ошибок в вашем коде. Некоторые из них являются синтаксическими ошибками C++, некоторые связаны с тем, что вы используете API OpenCV 2.4.X, который отличается от OpenCV 3.0.

1) Когда вы имеете в виду экземпляр svm, вы должны использовать svm (имя переменной), а не SVM имя класса.

2) В случае задачи классификации ответы должны быть категоричными. Так

float labels[4] = { 1.0, -1.0, -1.0, -1.0 };
Mat labelsMat(4, 1, CV_32FC1, labels);

должно быть:

int labels[4] = { 1, -1, -1, -1 };
Mat labelsMat(4, 1, CV_32SC1, labels); 

3) train принимает разные параметры. SVM->train(trainingDataMat, labelsMat, Mat(), Mat(), svm); должно быть: svm->train(trainingDataMat, ROW_SAMPLE, labelsMat);

4) get_support_vector_count не существует в OpenCV 3.0. int c = SVM.get_support_vector_count(); должно быть: int c = svm->getSupportVectors().rows;

5) get_support_vector не существует в OpenCV 3.0. const float* v = SVM.get_support_vector(i); должно быть: const float* v = svm->getSupportVectors().ptr<float>(i);


Код в этом ответе уже работает должным образом. Если вы введете такие ошибки, это, очевидно, не сработает.

person Miki    schedule 07.12.2015