Python OpenCV支持向量机实现

所以我有一个矩阵与我的样本图像（全部变成矢量），它是通过PCA/LDA运行的，并且是一个表示每个图像属于哪一类的向量。现在我想使用OpenCV SVM类来训练我的SVM（我正在使用Python，OpenCV 2.3.1）。但是我有一个定义的参数有问题：Python OpenCV支持向量机实现

test = cv2.SVM() 
test.train(trainData, responses, ????)

我被困在如何定义SVM（线性等）和其他的东西的类型。在C++中，你可以通过声明来定义它：svm_type = CvSVM :: C_SVC ... Python没有。 C++也有一个特殊的类来存储这些参数 - > CvSVMParams。有人可以给我一个Python的例子吗？像定义SVM类型，伽玛等

2.3.1文档说，它是这样的：

Python: cv2.SVM.train(trainData, responses[, varIdx[, sampleIdx[, params]]]) → retval

什么是varIdx和sampleIdx，以及如何定义的PARAMS？

来源

2011-12-31 Veles

我正在阅读文档，但与此同时，您可以使用替代解决方案：将您的矩阵转换为numpy并使用sk-learn进行机器学习任务。 – timgluz 2012-01-01 00:23:16

嗨！试试这些例子：https://code.ros.org/svn/opencv/trunk/opencv/samples/python2/letter_recog.py – timgluz 2012-01-01 00:59:07

timgluz THX这正是我在找的东西......你能否复制SVM部分在答案中的链接，我可以接受它（以便其他人可以立即找到答案，你得到信用）... SVM部分是从79行到91 ... – Veles 2012-01-01 10:41:18

要使用OpenCV的机器学习算法，你必须写一些包装类：

1.首先父类

class StatModel(object): 
    '''parent class - starting point to add abstraction'''  
    def load(self, fn): 
     self.model.load(fn) 
    def save(self, fn): 
     self.model.save(fn)

2.最后SVM包装：

class SVM(StatModel): 
    '''wrapper for OpenCV SimpleVectorMachine algorithm''' 
    def __init__(self): 
     self.model = cv2.SVM() 

    def train(self, samples, responses): 
     #setting algorithm parameters 
     params = dict(kernel_type = cv2.SVM_LINEAR, 
         svm_type = cv2.SVM_C_SVC, 
         C = 1) 
     self.model.train(samples, responses, params = params) 

    def predict(self, samples): 
     return np.float32([self.model.predict(s) for s in samples])

3.例子用法：

import numpy as np 
import cv2 

samples = np.array(np.random.random((4,2)), dtype = np.float32) 
y_train = np.array([1.,0.,0.,1.], dtype = np.float32) 

clf = SVM() 
clf.train(samples, y_train) 
y_val = clf.predict(samples)

设置参数

设置参数很简单 - 只写保存的参数作为键的字典。你应该看看原始文件来查看所有可能的参数和允许值：http://opencv.itseez.com/modules/ml/doc/support_vector_machines.html#cvsvmparams

是的，对于svm_type和kernel_type可能的值是在C++中，但有简单的方法，这些常量转换成Python表示，例如CvSVM :: C_SVC在Python中被编写为cv2.SVM_C_SVC。

前奏要获得机器学习算法的详细包装，看看letter-recog.py例如在OpenCV的例子在磁盘或存储库的OpenCV开放网址：https://github.com/Itseez/opencv/tree/master/samples/python2

来源

2012-01-01 12:59:03 timgluz

这看起来很有希望。我已在ros注册。组织，但是当我输入我的名字和密码链接到python样本时，我得到这个对话框，并且无法越过它。 “要查看此页面，您必须在code.ros.org:443上登录到此区域：”此svn区域是否有特殊名称/密码，超出我自己的范围？ – zerowords 2012-11-12 15:29:07

嗨！可悲的是，他们取消了该存储库的公共视图。我会很快发布一些解决方法。 – timgluz 2012-11-13 08:57:23

此代码仅适用于OpenCV 2.在OpenCV 3中，SVM函数已从cv2移至cv2.ml，并创建该模型，新函数为cv2.ml.SVM_create（） – jpyams 2017-04-25 13:35:10

从timgluz版本改编，但使用“train_auto”而不是“train”。 cv2会为我们找到参数“C”，“gamma”......。

import cv2 
import numpy as np 

class Learn: 
    def __init__(self, X, y): 
     self.est = cv2.SVM() 
     params = dict(kernel_type=cv2.SVM_LINEAR, svm_type=cv2.SVM_C_SVC) 
     self.est.train_auto(X, y, None, None, params, 3) #kfold=3 (default: 10) 

    def guess(self, X): 
     return np.float32([self.est.predict(s) for s in X]) 

X = np.array(np.random.random((6,2)), dtype = np.float32) 
y = np.array([1.,0.,0.,1.,0.,1.], dtype = np.float32) 
g = Learn(X,y).guess(X)

来源

2013-03-26 20:56:07 santiwk

Python OpenCV支持向量机实现

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