基于C++和opencv视觉捕捉与贪心算法路径规划的网球自拾取机器人系统源码+使用说明.zip

/*================================================================================= * Copyleft! 2018 William Yu * Some rights reserved：CC(creativecommons.org)BY-NC-SA * Copyleft! 2018 William Yu * 版权部分所有，遵循CC(creativecommons.org)BY-NC-SA协议授权方式使用 * * Filename : * Description : Machine Learning SVM （编译环境：opencv3.3.1+Linux） * 关于机器学习svm的一些学习和探究 * Reference : https://docs.opencv.org/3.3.1/d0/dcc/tutorial_non_linear_svms.html * http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm.html * Programmer(s) : William Yu, windmillyucong@163.com * Company : HUST, DMET国家重点实验室FOCUS团队 * Modification History : ver1.0, 2018.08.29, William Yu * =================================================================================*/ # 说明 0.allinone.cpp 是一份程序完成数据采集，svm训练，以及图片预测环节。 此文件来源与opencv2.7例程，但是由于opencv3.3.1对与ml模块做了重大改进，不提供此例程，svm的实现函数以及参数有较大变动，具体情况请查看opencv官方说明。 1.get_data.cpp 2.training_svm.cpp 3.predict.cpp 这三份文件是拆分出来的三个程序，每个程序负责其中一部分 non_linear_svms_test.cpp 此文件改造于opencv官方例程，尝试读取数据集文件../data/data.txt，然后进行svm模型训练，并进行预测，程序有bug，尚未调通。 # Build mkdir build cd build cmake .. make # Usage cd bin ./0.allinone <path_to_img1待训练图片> <path_to_img2被预测图片> 默认参数为../data/ball.jpg ./1.get... ./2.tra... <path_to_img>" 默认参数为../data/ball.jpg" ./3.pre... <path_to_img> 默认参数为../data/ball.jpg" ./non_linear_svms_test 具体使用详情会在终端输出help信息 # 建议 用比较复杂的环境来训练模型， 保证正样本分布比较相似，负样本包含其他各种杂乱的色彩 比如使用data/ball_4.jpg训练出模型，预测其他图片时，效果很不错。