Mat trainingDataMat(3,2, CV_32FC1, trainingData);//设置SVM参数CvSVMParamsparams;params.svm_type =CvSVM::C_SVC;params.kernel_type =CvSVM::LINEAR;params.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER,100, 1e-6);//对SVM进行训练CvSVM SVM; SVM.train(trainingDataMat, labelsMat, Mat(), M...
于是我们将每个样品映射到二维平面,其中“头发的长度”和“胸围的长度”分别是x轴和y轴。我们把这些样品丢给SVM学习,则他会寻找出一个合理的x和y的区域来划分男性和女性。 当然,也有可能有些男的头发比女的还长,有的男性的胸围比女性还大,这些就是错分点,它们也影响着划分。 最后,当我们把一个人映射到这个...
img[:,0:resized.shape[1]]=resized# c = cv2.addWeighted(resized, 0.4, img, 0.6, 0, 0)# cv2.imshow('img', img)# cv2.waitKey(0)# save_img_path = os.path.join(save_path, (str(d.stem) + '.jpg'))save_img_path=save_path+'/'+str(d.stem)+'.jpg'# cv2.imwrite(save_img_p...
void trainSVM(int choice) { Ptr<SVM>svm = SVM::create(); switch (choice) { case 1: svm->setType(SVM::C_SVC); svm->setKernel(SVM::LINEAR); svm->setDegree(0); svm->setGamma(1); svm->setCoef0(0); svm->setC(1); svm->setNu(0); svm->setP(0); svm->setTermCriteria(Te...
OpenCV SVM的核函数: 线性核函数:SVM::LINEAR,线性内核,没有高维空间映射,速度快; 多项式核函数:SVM::POLY,gamma>0,coef(),degree; 径向基核函数: SVM::RBF,比较好的选择,gamma>0; SIGMOD核函数:这个核让人想起神经网络和深度学习。。gamma,coef(); ...
svm->setC(1); // 训练模型 svm->train(trainData, cv::ml::ROW_SAMPLE, labels); // 预测新数据 cv::MattestData=(cv::Mat_<float>(1,2)<<1.5,1.5); floatresponse=svm->predict(testData); std::cout<<"Predicted label: "<<response<<std::endl; ...
可见svm模型对手写数字的准确率高达96.72%,下面调用该模型进行图片读取的识别。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #include<iostream> #include<opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取一张手写数字图片(28,28) Mat image = cv::imread("shuzi1.jpg...
SVM_params->setCoef0(0); SVM_params->setC(1); SVM_params->setNu(0); SVM_params->setP(0); SVM_params-> setTermCriteria(TermCriteria (TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS,1000,0.01)); 训练 SVM_params->train(trainData); 保存结果 ...
C = 1; SVM_params.nu = 0; SVM_params.p = 0; SVM_params.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 1000, 0.01); //训练 CvSVM svm; svm.train(trainingData, classes, Mat(), Mat(), SVM_params); //保存模型 svm.save("svm.xml"); cout<<"训练好了!!!"<<endl; getchar(); ...
分类:使用 SVM、KNN 等算法进行分类。 回归:使用线性回归等算法进行回归分析。 聚类:使用 K-means 等算法进行聚类分析。 9. DNN 模块 DNN 模块是深度学习模块,提供了加载和运行深度学习模型的功能。它支持多种深度学习框架,如 TensorFlow、Caffe、ONNX 等。