OpenCV中的CvSVM使用方法

描述:opecv的线性分类器SVM使用简洁高效,这里列出其使用方法

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的表示

3)训练SVM调用CvSVM::train函数建立SVM模型,第一个参数为训练数据,第二个参数为分类结果,最后一个参数即CvSVMParams

4)用这个SVM进行分类调用函数CvSVM::predict实现分类

5)获得支持向量除了分类,也可以得到SVM的支持向量,调用函数CvSVM::get_support_vector_count获得支持向量的个数,CvSVM::get_support_vector获得对应的索引编号的支持向量。

小例子如下:

        

int main( int argc, char** argv ) 
  {     
      bool  train_update = false;     
      int   train_sample_count = 100;    
      int   train_sample_size = 10;    //维度     
      CvMat  *data_mat = NULL;   //要训练的数据     
      CvMat  *class_mat = NULL;  //数据的类别   
   
      class_mat = cvCreateMat(train_sample_count, 1, CV_32FC1);     
      data_mat = cvCreateMat(train_sample_count, train_sample_size, CV_32FC1);  
 
      for(i = 0; i < train_sample_count; i++)     
     {         
          class_mat->data.fl[ i] = value;    //assign the class or regression value         
          for(j = 0; j < train_sample_size; j++)         
             {             
                   data_mat->data.fl[i*train_sample_size+ j] = val;  //assing data sample value         
             }     
     }  
        
     CvSVMParams svm_param;     
     svm_param.svm_type = CvSVM::NU_SVR;     
     svm_param.kernel_type = CvSVM::RBF;     
     svm_param.gamma = 1./train_sample_size;     
     svm_param.nu = 0.5;     
     svm_param.C = 8;     
     svm_param.term_crit.epsilon = 0.001;     
     svm_param.term_crit.max_iter = 50;     
     svm_param.term_crit.type = CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS;       
 
     CvSVM *tSvm = new CvSVM();     
     tSvm->train(data_mat, class_mat, 0, 0, svm_param);    
     tSvm->save("filename.xml", 0);   
 
     //For prediction     
     CvSVM *pSvm = new CvSVM();     
     pSvm->load("filename.xml", 0);       
     CvMat *sample = cvCreateMat(1, train_sample_size, CV_32FC1);     
     for(i = 0; i < train_sample_size; i++)     
    {         
         sample->data.fl[i] = val ;//assign value     
    }  
     
    float pred = pSvm->predict(sample);     
    printf("n %.3f", pred); 
}

 

 附加:libSVM的使用总体思路:

1、提取正负样本hog特征

2、投入svm分类器训练,得到model

3、由model生成检测子

4、利用检测子检测负样本,得到hardexample

5、提取hardexample的hog特征并结合第一步中的特征一起投入训练,得到最终检测子。

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