如何在训练后使用聚类文件

我使用支持SVM的BOG训练了数据，我训练了它，现在我只想通过xml打开它，我不想在每次运行中一次又一次地训练它，训练SVM和正在利用其加载函数加载它如何在训练后使用聚类文件

CvSVM svm; 
svm.load("trainsvm.xml");

但如何做词汇文件一样，我用BOG算法用于集群，下面是我的代码，这是训练数据，但我想打开它现在好像svm

for (i = all_names.begin(); i != all_names.end(); ++i) 
{ 
    Dir=((count < files.size()) ? YourImagesDirectory : YourImagesDirectory_2); 

    Mat row_img = cv::imread(Dir +*i, 0); 

    detector.detect(row_img, keypoints); 

    RetainBestKeypoints(keypoints, 20); 

    extractor->compute(row_img, keypoints, descriptors_1); 

    descriptors_1.reshape(1,1); 

    bow.add(descriptors_1); 

    ++count; 
} 

vector<string>::const_iterator k; 

cout<<"CLUSTERING"<<endl; 
Mat vocabulary = bow.cluster(); 

dextract.setVocabulary(vocabulary); 

cv::Mat training_mat(num_img , dictionarySize,CV_32FC1); 
cv::Mat labels(num_img,1,CV_32FC1);

这是集群数据，现在我不想一次又一次地运行它，因为它需要太多的时间，当它训练一次，我只是想使用它，这样我就可以加快我的程序

来源

2013-09-26 Pieter

您可以将此问题简化为“如何保存自定义Mat对象，这不是图像？”。

您可以使用cv :: FileStorage。您可以按照此文档here和此帖子here。

来源

2013-09-29 16:17:21 guneykayim

我知道FileStorage，但这是技术是不是有用的我的问题，词汇没有存储在它与svm使用它，我需要一个完整的解释答案 – Rocket

Mat词汇表= bow.cluster（）;从这行代码看来，您的词汇表是Mat对象的一个实例，因此可以使用FileStorage将其写入磁盘。也许你应该更详细地解释你的问题，并说明为什么这种技术对你的问题没有用。 – guneykayim

你想提供这样的'FileStorage fs; fs.open（“Vocalbury.xml”，FileStorage :: WRITE）; Mat词汇表= bow.cluster（）; fs [“Vocalbury”] >>词汇; dextract.setVocabulary（词汇）; Mat training_mat（num_img，dictionarySize，CV_32FC1）; Mat标签（num_img，1，CV_32FC1）;' – Rocket

如何在训练后使用聚类文件

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