opencv svm训练问题 [问题点数:100分]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 0%
Bbs1
本版专家分:0
OpenCV3.0或OpenCV3.1的SVM操作
OpenCV2.0 SVM代码及其分析OpenCV 在很久以前就集成了SVM的功能,现在OpenCV升级到了3.0和3.1了,很多人都不习惯了怎么调用OpenCV中的SVM功能了。在之前OpenCV的SVM调用一直有个案例:首先,给定几组<em>训练</em>数据,并且给了label所对应的值。然后经过<em>训练</em>之后,对图像的各个位置进行预测是1还是-1。如果是1的话,用绿色来表示,如果是-1呢,用蓝色表示。并且还画出几个
vs2013加载opencv时总是出错,求大神给看看“CvSVM”: 未声明的标识符
-
opencv SVM处理问题实例讲解
<em>opencv</em> SVM处理<em>问题</em>实例讲解 第一个 支持向量机(Support Vector Machine) CvSVM,利用SVM解决2维空间向量的3级分类<em>问题</em> 第二个 图像各像素值转化成特征向量的SV
封装opencvdll 的函数说明
extern "C" _declspec(dllexport) bool wcDetectFace( char* imageData,wbAreaInfo wbArea[],int *wbNum,int wd,int ht,int nChanels,int scale, float wbZoom,int nLayer,bool wfCapture,int wbWaveBrighte); exte
OpenCV训练SVM模型并预测的完整过程
1 批量读取一个文件夹中的所有照片 1、当文件中的图片命名有一定规则时: for (int i = 1; i &lt; 100; i++) //100 { stringstream ss; string str; ss &lt;&lt; i; // 将int输入流中 ss &gt;&gt; str; // 将ss中的数值输出到str中 string fileNa...
opencv+svm实现图像分类代码+训练图片
<em>opencv</em>+<em>svm</em>实现图像分类代码+<em>训练</em>图片,新建<em>opencv</em>工程,导入两个文件就可以了。
opencv3训练SVM数据
样本图片要一样大 1.<em>训练</em>SVM #include &lt;stdio.h&gt; #include &lt;time.h&gt; #include &lt;<em>opencv</em>2/<em>opencv</em>.hpp&gt; #include &lt;<em>opencv</em>/cv.h&gt; #include &lt;iostream&gt; #include &lt;<em>opencv</em>2/cor...
学习SVM(一) SVM模型训练与分类的OpenCV实现
学习SVM(一) SVM模型<em>训练</em>与分类的OpenCV实现 学习SVM(二) 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM(三)理解SVM中的对偶<em>问题</em> 学习SVM(四) 理解SVM中的支持向量(Support Vector)Andrew Ng 在斯坦福大学的机器学习公开课上这样评价支持向量机: support vector machines is the supervised learning
关于opencv里使用svm问题
使用《OpenCV3计算机视觉 python语言实现(原书第二版)》的时候遇到的<em>问题</em> 使用bow 用<em>opencv</em>里的cv2.BOWKMeansTrainer构建了一个对象之后,bow_kmeans_t
OpenCV调用setSVMDetector时出现0xC0000374: 堆已损坏
新人第一次发帖,我再做HOG+SVM行人检测,调试代码时候出现下面这个<em>问题</em> 直接运行程序出现上述窗口,点中断停留在defaultHog1.setSVMDetector(detector1);这个语句这
封装opencv的函数成dll,独立调用
在<em>opencv</em>的实际使用,经常遇到这种情况,自己在电脑上配置了<em>opencv</em>,写好了<em>opencv</em>的代码工程,在环境变量中加了<em>opencv</em>的dll的路径,这样可以在自己电脑上运行代码。但是如果将该工程拷贝到其他没有配置<em>opencv</em>的电脑上就无法运行。解决办法:在配置了<em>opencv</em>的电脑上(但是在环境变量中没有添加dll的路径),将调用相关函数的代码封装成函数,生成dll文件,拷贝到其他没配置<em>opencv</em>
C#调用封装Opencv函数的dll文件之KNN算法调用
C#调用封装Opencv函数的dll文件之KNN算法调用 最近将<em>opencv</em>(版本为2.4.13.6)中的KNN函数(KNN算法相关介绍见后续文章。。。)封装为dll文件,提供函数接口来给C#调用。后来发现<em>opencv</em>有C#版本叫<em>opencv</em>sharp,可以直接使用,多走了不少弯路,好了,回到正题。我自己最开始写了一个dll,C++中函数声明如下,函数功能是实现KNN算法,对待测试数据进行分类。 ...
opencv hogsvm的使用方法
对<em>opencv</em>中的hog<em>svm</em>进行封装,给出一个例子如何<em>训练</em>/检测
labview调用opencv 如何封装dll labview图像转到opencv图像
labview 视觉全网最精简零基础全套视频教程 http://t.elecfans.com/c801.html 第一篇博客当中说了Labview 的优势,其中就有一项就是可以和Matlab和Opencv混合编程,今天就说一下用Labview调用Opencv,当然网上也有人分享出来怎么去做这个动态链接库,但是针对于图像处理的还不多,至少我看到的都是调用windows的动态链接库,其实也都...
Opencv3.2各个模块功能详细简介(包括与Opencv2.4的区别)
Opencv3.2各个模块详细介绍以及与Opencv2.4的对比
使用opencv的SVM和神经网络实现车牌识别
一、前言 本文参考自《深入理解Opencv 实用计算机视觉项目解析》中的自动车牌识别项目,并对其中的方法理解后,再进行实践。深刻认识到实际上要完成车牌区域准确定位、车牌区域中字符的准确分割,字符准确识别这一系列步骤的困难。所以最后的识别效果也是有待进一步提高。 二、程序流程 程序流程如下所示: 相应的main函数ruxia  #include "carID_Detection.h
OpenCV中的CvSVM使用方法
转自:https://blog.csdn.net/armily/article/details/8483098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<em>训练</em>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)<em>训练</em>SVM调用CvSVM::train函数建立SVM模型,第一个参数为<em>训练</em>数据...
使用opencv的SVM实现车牌区域识别
一、前言 本文仅仅演示使用<em>opencv</em>2.4.6中已经定义好的SVM函数实现对车牌区域正负样本的<em>训练</em>,然后使用<em>训练</em>好的SVM模型对测试样本进行预测。 二、所使用的正负样本 首先我将一系列图片进行图像预处理、分割等一系列步骤,这部分内容可以参看《深入理解<em>opencv</em> 使用计算机视觉项目解析》,这样从中挑选出100个正样本(车牌区域)和70个负样本(非车牌区域),大小均为144*33,分
怎么在非openCV环境中 调用openCV 的DLL?
我按以下步骤写一个dll,但编译的时候有很多错误,请问是什么原因?怎么解决? (1)在VS2008中新建了win32项目,选择DLL(D)和(x), (2)把 openCV2.1 的bin中的DLL拷
请教openCV SVM使用问题
下边是我从论坛里找的一段使用SVM 的代码 但是我在使用的时候: 提示我<em>svm</em>->setType(cv::ml::SVM::Types::C_SVC); <em>svm</em>->setKernel(cv::ml::
opencv svm 多分类问题
<em>svm</em>一般都是两分类的<em>问题</em>,有时候我们需要多分类的时候 以下代码就派上用场了。 话不多说,直接上代码。 // <em>svm</em>_test.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include #include #include #include #include #include using namespace cv; using na
OpenCv3.0+SVM的使用心得(一)
1.open cv3.0版本中没有了CvSVM类的定义,而是将其写入到一个document中,但是使用也并不复杂,代码示例如下:ml::SVM::Params params; params.<em>svm</em>Type = ml::SVM::C_SVC; params.kernelType = ml::SVM::POLY; params.gamma = 3; Ptr <em>svm</em> = ml::SVM:
OpenCV的SVM用法
在OpenCV当中,SVM是作为一个类来定义接口的,其定义略显复杂。不过,如果你对libSVM比较了解,就会发现,OpenCV的SVM接口与libSVM的接口非常接近。下面,我还利用前面介绍libSVM用法时的数据,通过一个简单的例子程序来介绍OpenCV的SVM模块函数的用法。// OpencvSVM.cpp : Defines the entry point for the conso
OpenCV中的SVM参数优化
SVM(支持向量机)是机器学习算法里用得最多的算法。SVM最常用的是用于分类,不过SVM也可以用于回归,我的实验中就是用SVM来实现SVR(支持向量回归)。对于功能这么强的算法,<em>opencv</em>中自然也是集成好了,我们可以直接调用。 网上讲<em>opencv</em>中SVM使用的文章有很多,但讲SVM参数优化的文章却很少。所以在这里不重点讲怎么使用SVM,而是谈谈怎样通过<em>opencv</em>自带的库优化SVM中的参数。
svm当松弛因子C增大时,分类间隔是增大还是减小呢?
<em>svm</em>当松弛因子C增大时,分类间隔是增大还是减小呢?当c增大时,对错误样本的惩罚加重,错分样本减少,那么分类间隔是增大还是减小呢?实在想不通,对<em>svm</em>理解还是不够透彻,请哪位大神帮我分析分析,多谢了!
学习SVM(五)理解线性SVM的松弛因子
学习SVM(一) SVM模型<em>训练</em>与分类的OpenCV实现 学习SVM(二) 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM(三)理解SVM中的对偶<em>问题</em> 学习SVM(四) 理解SVM中的支持向量(Support Vector) 学习SVM(五)理解线性SVM的松弛因子先说一个事引出这个博客的内容,我最近投的一篇论文被拒稿,用到的方法使SVM(很惭愧,还在用20年前的算法,当然这并不是重点),审稿
SVM支持向量机-软间隔与松弛因子(3)
上一篇文章推导SMO算法时,我们通过导入松弛因子,改变了对偶<em>问题</em>的约束条件,这里涉及到软间隔和正则化的<em>问题</em>,我们一直假定<em>训练</em>样本是完美无缺的,样本在样本空间或特征空间一定是线性可分的,即存在一个超平面将不同类的样本完全划分开,然而现实中,数据往往不那么‘完美’,即使找到完美的它,我们也很难断定这里的线性可分是否存在过拟合。如何解决这个<em>问题</em>呢,允许支持向量机在一些样本上出错,这样我们便引入了软间隔:...
单源最短路径算法中松弛的概念,不是很懂?
请前辈们教教我,我对单源最短路径算法中松弛技术的理解不是很到位,,请各位前辈说说你们对松弛的理解,如果能形象的解释一下就更好了,谢谢 (还有就是,我是新来的,不知道要请教算法<em>问题</em>的帖子应该发表在哪个版
opencv使用svm
OpenCV开发SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包。用OpenCV使用SVM算法的大概流程是 1)设置<em>训练</em>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<em>svm</em>_type
含松弛变量的svm参数优化问题,具体实现的方法有哪些
-
OpneCV——svm数字识别
几经波折,终于把基于<em>opencv</em>下的<em>svm</em>数字识别做出来了… 需要代码的请加QQ490346270详聊 这里感谢两篇很重要的博客.. http://blog.csdn.net/ni_guang2010/article/details/53069579 http://blog.csdn.net/qq_28306361/article/details/53705227#reply 因为本人是...
opencv svm怎么把特征转成svm中train函数需要的Mat类型啊?
-
学习Opencv2.4.9(四)---SVM支持向量机
作者:咕唧咕唧liukun321来自:http://blog.csdn.net/liukun321先来看一下什么是SVM(支持向量机) SVM是一种<em>训练</em>机器学习的算法,可以用于解决分类和回归<em>问题</em>,同时还使用了一种称之为kernel trick(支持向量机的核函数)的技术进行数据的转换,然后再根据这些转换信息,在可能的输出之中找到一个最优的边界(超平面)。简单来说,就是做一些非常复杂的数据转换工作,
---SVM支持向量机 融会贯通
作者:咕唧咕唧liukun321 来自:http://blog.csdn.net/liukun321 先来看一下什么是SVM(支持向量机) SVM是一种<em>训练</em>机器学习的算法,可以用于解决分类和回归<em>问题</em>,同时还使用了一种称之为kernel trick(支持向量机的核函数)的技术进行数据的转换,然后再根据这些转换信息,在可能的输出之中找到一个最优的边界(超平面)。简单来说,就是做一些非
Opencv3的svm训练自己图片产生.xml文件模型
/********************************************************************** 2018.5.23:SVM<em>训练</em> //在 配置SVM<em>训练</em>器参数CvSVMParams SVM_params;这里有<em>问题</em> 2018.5.25:1、因为例程是<em>opencv</em>2的,<em>opencv</em>3里的<em>svm</em>的一些声明格式有了些许变化,修改了 ...
opencv3.3.0中通过SVM模型训练
-
C++_2018-10-14_机器学习——SVM训练示例:分类
目录 简述 原理 代码 结果 <em>训练</em>和预测子函数封装(Opencv3) <em>训练</em> 预测 Opencv3 多分类 /*#include &lt;<em>opencv</em>2\ml\ml.hpp&gt; using namespace cv; */ //<em>训练</em>需要用到的数据 float data[4][4] = { { 0.814973, 15.1147, 0.431797, 0.933...
OpenCV svm 如何建立训练样本?
-
opencvsvm训练,分类源码
<em>opencv</em>,<em>svm</em>,<em>训练</em>,分类源码。
Opencv2利用svm训练自己图片进行数字识别
了解SVM:https://www.jianshu.com/p/61849d554001 1、获取样本,对自己的样本分类命名,可搜索批量命名方式进行批量命名。 注意样本分辨率保持一致 2、获取<em>训练</em>图像并贴上标签 样本示例: 代码讲解: void get_0(Mat&amp;amp; trainingImages, vector&amp;lt;int&amp;gt;&amp;amp; trainingLabe...
【Svm机器学习篇】Opencv3.4.1与C++实现对分类问题训练与预测】
     支持向量机(SVM)中最核心的是4个字——“支持向量”,一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量,就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面,再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了。有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量。 上图中需要对红色和蓝色的两类<em>训练</em>样本进行区分,实现绿线是决策面(超平面),最靠近决策面的2个实心红色样本和1个实心蓝色样本分别是两类<em>训练</em>样本...
opencvsvm加载自己训练图片的模型
上篇博客写了如何利用<em>svm</em><em>训练</em>自己的模型,用于识别数字,这片博客就是加载模型,然后测试模型到底怎样,正确率高不高。 识别的结果就在这句话中,这句代码的意思是将检测的图片的标签返回回来,结果保存在response中,可以对response进行操作检测自己的模型准确率 int response = (int)<em>svm</em>-&amp;gt;predict(p); #include &amp;lt;stdio.h...
【Svm机器学习篇】Opencv3.4.1与C++实现对分类问题训练与预测
#include&amp;lt;<em>opencv</em>2\<em>opencv</em>.hpp&amp;gt; #include&amp;lt;iostream&amp;gt; #include&amp;lt;string&amp;gt; #include&amp;lt;vector&amp;gt; #include&amp;lt;fstream&amp;gt; #include&amp;lt;<em>opencv</em>2/ml/ml.hpp&amp;gt;  using namespace std; using namespac...
opencv SVM图分类训练图片和测试图片
该<em>训练</em>图片共有四种,很适合做SVM图像分类的<em>训练</em>和测试,图像分类的代码可以自己写,也可以用我的工程文件,关于图像分类知识点和代码可以参考我的博客http://blog.csdn.net/always2
Opencv中SVM样本训练、归类流程及实现
支持向量机(SVM)中最核心的是什么?个人理解就是前4个字——“支持向量”,一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量,就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面,再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了。有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量。 上图中需要对红色和蓝色的两类<em>训练</em>样本进行区分,实现绿线是决策面(超平面),最靠近决策面的2个实心红色样本
OpenCV3 SVM训练与预测程序
#include &amp;lt;<em>opencv</em>2/core.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/imgproc.hpp&amp;gt; #include &quot;<em>opencv</em>2/imgcodecs.hpp&quot; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/highgui.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/ml.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;iostream&amp;gt; ...
python+opencv实现hog+svm训练
    python实现hog+<em>svm</em><em>训练</em>的网上很多,但是资源<em>svm</em><em>训练</em>这一块都是通过skimage这个库来实现的,本文从hog特征提取到<em>svm</em>的<em>训练</em>,以及后面的测试都是通过调用<em>opencv</em>来实现的,这样对于基于<em>opencv</em>来做开发的话较为方便,python+<em>opencv</em>通常是在建模的时候会用到,这主要是python脚本语言的高效性。话不多少,下面直接上代码:&quot;&quot;&quot; Created on Tue ...
OpenCV3.2.0中使用HOG特征训练SVM分类器时重点注意事项
本篇文章主要是本人在编程的过程遇到的,困扰了我好久的几个小<em>问题</em>,在此与大家分享,希望大家不会被相同的<em>问题</em>所困扰。
OPENCV中SVM参数解析--学习1
先来看一下什么是SVM(支持向量机) SVM是一种<em>训练</em>机器学习的算法,可以用于解决分类和回归<em>问题</em>,同时还使用了一种称之为kernel trick(支持向量机的核函数)的技术进行数据的转换,然后再根据这些转换信息,在可能的输出之中找到一个最优的边界(超平面)。简单来说,就是做一些非常复杂的数据转换工作,然...
OpenCV的HOG+SVM训练程序注意事项
使用OpenCV进行分类<em>训练</em>的时候,注意(1)必须使用线性核函数,HOGDescriptor只支持线性核函数检测(2)保存文件的时候注意要将alpha*supportvector的负数形式
opencvsvm训练图片分类器学习记录
  最近在尝试运用<em>opencv</em>的<em>svm</em><em>训练</em>器来实现图片分类,选用的是hog特征和sift特征两种,过程大致相同的,都是要把每一个样品提取出来的特征化成同样维度的一维向量,因为<em>opencv</em>的<em>svm</em>是以一个行向量作为一个<em>训练</em>数据。      sift特征每一幅图提取的特征向量的个数是不同的,在网上搜索后选择使用pca降维的方式来归一化特征向量的维度。参考文章      hog特征在统一图像尺寸以及...
OpenCV学习笔记(二十六)——小试SVM算法ml
总感觉自己停留在码农的初级阶段,要想更上一层,就得静下心来,好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库,肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段,我也得加油,深入研究它的算法库。就从ml入手吧,最近做东西遇到随机森林,被搞的头大,深深感觉自己肚子里货太少,关键时刻调不出东西来。切勿浮躁,一点点研究吧。 这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法,即支持向量机Suppor
关于opencv使用svm训练问题
《<em>opencv</em> 3计算机视觉 python语言实现》上面第7章关于车辆识别的的代码可能有人会运行失败  报错是BOWKmeansTrainer::add描述为空,这个<em>问题</em>困扰我一周之久,在csdn和stackoverflow里面也找过解决方法 效果都不明显 直到看到一位博主的博客 汽车检测SIFT+BOW+SVM 这个<em>问题</em>才迎刃而解,再次对这位博主表示感谢。 然后贴出博主的代码   整个...
模式识别之(一)SVM的opencv3.0实现
主要是<em>opencv</em>3对于<em>svm</em>的参数设置,以及mnist手写数据集的实现
OpenCV--使用SVM
OpenCV3的接口变化挺大的,是原来OpenCV2.4.X版本的SVM不能用了,网上找了一下,找到了解决办法SVM<em>训练</em>过程:1, 注意其中<em>训练</em>和自动<em>训练</em>的接口,还有labelMat一定要用CV_32SC1的类型。 Ptr <em>svm</em> = SVM::create(); <em>svm</em>->setType(SVM::C_SVC); <em>svm</em>->setKernel(SVM::RBF);
OPENCV中使用SVM训练并识别车牌的初步应用
<em>opencv</em>的CvSVM的实现基于lib<em>svm</em>,lib<em>svm</em>是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授写的一个世界知名的<em>svm</em>库(可能算是目前业界使用率最高的一个库)。<em>svm</em>的perdict方法的输入是待预测数据的特征,也称之为features。在这里,我们输入的特征是图像全部的像素。由于<em>svm</em>要求输入的特征应该是一个向量,而Mat是与图像宽高对应的矩阵,因此在输入前我们需要使用reshap
我的OpenCV学习笔记(六):使用支持向量机(SVM)
SVM是2000年左右提出的一种新的分类方法,着重解决了小样本分类<em>问题</em>。具体原理可以参看模式识别的书籍。OpenCV中的SVM的实现也是基于大名鼎鼎的SVM 库:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin。OpenCV教程中有两个例子,一个是线性可分的,一个是线性不可分的,我对他们做了详尽的注释: 先看线性可分时: #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/core/c...
OPENCV中SVM机器学习功能的简单示例
SVM支持向量机,机器学习,示例程序。
SVM:从理论到OpenCV实践
(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途) 一、理论 参考网友的博客: (1)【理论】支持向量机1: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介 (2)【理论】支持向量机2: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导,并得出“支持向量”的概念
OpenCV的支持向量机SVM的程序
为了学习OPENCV SVM分类器, 参考网上的"利用SVM解决2维空间向量的分类<em>问题</em>"实现并改为C++代码,仅供参考环境:OPENCV2.2 + VS2008步骤:1,生成随机的点,并按一定的空间分布将其归类2,创建SVM并利用随机点样本进行<em>训练</em>3,将整个空间按SVM分类结果进行划分,并显示支持向量#include "stdafx.h" #include void drawCross(Mat &img, Point center, Scalar color) { int col = cen
opencv训练SVM进行行人检测
<em>opencv</em><em>训练</em>SVM进行行人检测
OpenCV 3.0中的SVM训练 参数解析
<em>opencv</em>3.0和2.4的SVM接口有不同,基本可以按照以下的格式来执行: ml::SVM::Params params; params.<em>svm</em>Type = ml::SVM::C_SVC; params.kernelType = ml::SVM::POLY; params.gamma = 3; Ptr <em>svm</em> = ml::SVM::create(params); Mat trainData
opencv 学习之 SVM / ANN 图片分类(OPENCV3.2)
#include &amp;lt;string&amp;gt; #include &amp;lt;iostream&amp;gt; #include &amp;lt;vector&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/core.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/imgproc.hpp&amp;gt; #include &quot;<em>opencv</em>2/imgcodecs.hpp&quot; #include &amp;lt;<em>opencv</em>..
OpenCV--SVM多分类问题
物体识别中经常遇到多分类器<em>问题</em>,<em>svm</em>是比较成熟和直接的想法。一般来说使用<em>svm</em>作为多分类器主要有以下思路: 一对多(one-vs-all)。<em>训练</em>时依次将目标类别作为正样本,其余样本作为负样本,以此<em>训练</em>n个<em>svm</em>。这个在Andrew Ng的Machine leaning的课上介绍过。 缺点:因为<em>训练</em>集是1:N的情况,存在较大的bias,不是特别实用。 一对一(one-vs-one)。<em>训练</em>时,任意两
OpenCV中的HOG+SVM物体分类
这里总结网上自己找到的资料,搞一个简单的框架供大家参考一下。 OpenCV官方的SVM代码在http://www.<em>opencv</em>.org.cn/<em>opencv</em>doc/2.3.2/html/doc/tutorials/ml/introduction_to_<em>svm</em>/introduction_to_<em>svm</em>.html 在http://blog.csdn.net/sangni007/article/de
opencv SVM 训练行人检测器注意事项
事项1:支持向量一个的原因? 如下的解答: 用<em>opencv</em>2.49的我是这么理解的:对于线性SVM,在<em>opencv</em>\sources\modules\ml\src\<em>svm</em>.cpp这个源码的optimize_linear_<em>svm</em>()函数中<em>opencv</em>的作者已经解释很很清楚了,“we optimize only linear SVM: compress all the support vectors
opencv中的SVM图像分类(一)
本篇文章主要是先从理论的角度对图像进行讲解,主要代码的讲解请关注下一篇博文:<em>opencv</em>中的<em>svm</em>图像分类(二)http://blog.csdn.net/always2015/article/details/47107129 一、图像分类概述 本模块是用在图像内容识别的部分,图像分类是利用计算机对图像进行定量分析,把图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的一种,以代替人工视觉判读的技术。从目...
opencv svm oneclass
最近在学习<em>svm</em>用于,但是当反例样本过于森罗万象时,往往仅有正例更能符合要求,同时发现<em>opencv</em>中有参数设置可以只<em>训练</em>一个类,在CvSVMParams( CvSVM::ONECLASS, CvSVM
OpenCV3.3中支持向量机(Support Vector Machines, SVM)实现简介及使用
OpenCV3.3中支持向量机(Support Vector Machines, SVM)实现简介及使用
新人小白OpenCV做行人检测 自己训练svm分类器的时候 运行一直出现中断 请教大神帮帮我·~
using namespace std; using namespace cv; #define PosSamNO 193 //正样本个数 #define NegSamNO 387 //负样本个数 #
opencv3.3版本训练自己的物体分类器
Opencv<em>训练</em>自己分类器 注:此文是我整理了网上的各方资料汇集而成,由于在实践中遇到了很多坑,所以把自己的成功<em>训练</em>的经验写下来做个笔记给大家做个参考,本文所使用 <em>opencv</em>版本为3.3 下载链接:https://<em>opencv</em>.org/releases/page/3/ 1.准备<em>训练</em>样本图片 1.1样本的采集: 样本图片最好使用灰度图,且最好根据实际情况做一定的预处理;样本数量...
使用opencv训练自己的adboost分类器
<em>opencv</em>中有两个函数可以<em>训练</em>分类器<em>opencv</em>_haartraining.exe和<em>opencv</em>_traincascade.exe,前者只能<em>训练</em>haar特征,后者可以用HAAR、LBP和HOG特征<em>训练</em>分类器。这两个函数都可以在<em>opencv</em>\build\x64\vc14\bin文件夹下找到。 1. 首先是样本的准备、其次是对样本进行处理、再次生成样本描述文件、最后一步是<em>训练</em>分类器。 ...
hog+svm训练自己的分类器
一、原理简述 HOG: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.  SVM: (Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识...
opencv3.0 调用函数,测试训练svm生成的分类器
#pragma once#pragma execution_character_set(&quot;utf-8&quot;)#include &quot;<em>svm</em>_hog_test_<em>opencv</em>3.h&quot;#include &amp;lt;io.h&amp;gt;using namespace cv;using namespace cv::ml;using namespace std;void getFiles(string path, vecto...
svm 行人识别 训练 基于Opencv
参考 http://blog.csdn.net/zouwen198317/article/details/8198578
利用HOG+SVM训练自己的XML文件
【原文:http://blog.csdn.net/Armily/article/details/8333862】 在人脸检测中,我们一般利用<em>训练</em>好的XML文件去预测图像中是否存在人脸,那么XML文件是如何得到的,按照人脸的XML文件,它应该是提取样本的Haar特征,利用某个机器学习方法,最终得到的。本文主要讨论如何得到自己的XML文件。          在机器学习中,首先应该是采集样
OpenCV自己训练svm分类器时中断出错
#include #include #include #include #include <o
opencv、机器学习】opencv中的SVM图像分类(一)
一、图像分类概述 本模块是用在图像内容识别的部分,图像分类是利用计算机对图像进行定量分析,把图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的一种,以代替人工视觉判读的技术。从目视角度来说,对图像进行提高对比度、增加视觉维数、进行空间滤波或变换等处理的目的就是使人们能够凭借知识和经验,根据图像亮度、色调、位置、纹理和结构等特征,准确地对图像景物类型或目标做出正确的判读和解释。  特征提取是计算机视
opencv SVM分类Demo
train.cpp: #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include &lt;stdio.h&gt; #include &lt;time.h&gt; #include &lt;<em>opencv</em>2/<em>opencv</em>.hpp&gt; #include &lt;<em>opencv</em>/cv.h&gt; #include &lt;iostream&gt; #incl...
SVM——demo
这是一个不错的Matlab是先的SVM的分类代码,可以实现多分类的二分类<em>问题</em>,适合初学者学习使用。
OpenCV Demo :行人检测(HOG+SVM)
HOG算法的基本思想是统计边缘梯度方向,然后让SVM<em>训练</em>,分类。是一种针对静态图片的行人检测经典方法 首先看下效果 HOG算法对于直立的行人有很好的检测效果,但是要是来个弯腰驼背那就难说了。 一、数据库下载 本文选择有挑战性的INRIA数据库,下载链接http://pascal.inrialpes.fr/data/human/,也可选择比较理想的MIT数据库。 其余数据库参见我转载的
Opencv SVM demo
 转载自http://www.<em>opencv</em>.org.cn/<em>opencv</em>doc/2.3.2/html/doc/tutorials/ml/introduction_to_<em>svm</em>/introduction_to_<em>svm</em>.html 支持向量机 (SVM) 是一个类分类器,正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面。 换句话说,给定一些标记(label)好的<em>训练</em>样本 (监督式学习), S
【OpenCV】OpenCV3.2使用svm训练Demo
版本:OpenCV3.2.0 注意:数据结构的一致性,在高维度数据一般使用rbf核函数,使用网格搜索思想迭代求出gamma和c。 代码: #include "<em>opencv</em>2/core/core.hpp" #include "<em>opencv</em>2/imgproc/imgproc.hpp" #include "<em>opencv</em>2/highgui/highgui.hpp" #include "<em>opencv</em>...
我的成功可以复制(唐骏自传)下载
励志畅销书,唐骏的传奇人生经历!愿每个分享的同学都能取得成功! 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zhengyubellson/2483472?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhengyubellson/2483472?utm_source=bbsseo[/url]
flow source下载
source for me work flow note 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/coder_joy/4855995?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/coder_joy/4855995?utm_source=bbsseo[/url]
遗传算法程序下载
遗传算法程序,用于优化处理数值和数据,有实用价值。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/u010626717/5347188?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/u010626717/5347188?utm_source=bbsseo[/url]
相关热词 c#部署端口监听项目、 c#接口中的属性使用方法 c# 昨天 c#func链接匿名方法 c#怎么创建文件夹 c#从键盘接收空格 c#da/ad c#部门请假管理系统 c#服务器socket c# 默认的访问修饰符
我们是很有底线的