Opencv 3支持向量机培训

Question

正如您所知，许多事情在OpenCV 3中发生了变化（与openCV2或旧的第一个版本比较）。

在过去，训练SVM，应当使用：

CvSVMParams params; 
params.svm_type = CvSVM::C_SVC; 
params.kernel_type = CvSVM::POLY; 
params.gamma = 3; 

CvSVM svm; 
svm.train(training_mat, labels, Mat(), Mat(), params); 

在第三个版本的API，没有CvSVMParams也不CvSVM。令人惊讶的是，有a documentation page about SVM，但它告诉了所有事情，但不知道如何真正使用它（至少我无法做到）。 此外，互联网上没有人使用OpenCV 3.0的SVM。

目前，我只设法得到如下：

ml::SVM.Params params; 
params.svmType = ml::SVM::C_SVC; 
params.kernelType = ml::SVM::POLY; 
params.gamma = 3; 

能否请您为我提供的信息，如何改写实际培训OpenCV的3？

Answer 1

与opencv3.0，这是绝对不同的，但并不难：

Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create(); 
// edit: the params struct got removed, 
// we use setter/getter now: 
svm->setType(ml::SVM::C_SVC); 
svm->setKernel(ml::SVM::POLY); 
svm->setGamma(3); 

Mat trainData; // one row per feature 
Mat labels;  
svm->train(trainData , ml::ROW_SAMPLE , labels); 
// ... 
Mat query; // input, 1channel, 1 row (apply reshape(1,1) if nessecary) 
Mat res; // output 
svm->predict(query, res); 

Answer 2

我在移植我的代码来自OpenCV的2.4.9至3.0.0-RC1和有同样的问题。不幸的是，API有变化，因为答案被张贴，所以我想相应地更新它：

Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create(); 
svm->setType(ml::SVM::C_SVC); 
svm->setKernel(ml::SVM::POLY); 
svm->setGamma(3); 

Mat trainData; // one row per feature 
Mat labels;  
Ptr<ml::TrainData> tData = ml::TrainData::create(trainData, ml::SampleTypes::ROW_SAMPLE, labels); 
svm->train(tData); 
// ... 
Mat query; // input, 1channel, 1 row (apply reshape(1,1) if nessecary) 
Mat res; // output 
svm->predict(query, res); 

Answer 3

我知道这是旧的文章，但我碰到它寻找同样的解决方案。这个教程是非常有用的：http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html