支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种监督学习模型,用于分类和回归分析。在OpenCV库中,SVM(Support Vector Machine)功能是通过CvSVM类实现的,它允许用户在自己的应用程序中应用SVM算法。本程序示例展示了如何使用OpenCV来构建一个简单的SVM,解决2维空间中的3级分类问题。
程序通过`#include <cv.h>`、`#include <highgui.h>`、`#include <ml.h>`引入必要的头文件,以便使用OpenCV的图像处理和机器学习功能。接着,定义了一个CvSVM对象,并设置了一些参数。
在主函数`main()`中,定义了图像的大小、点的数量以及相关变量。然后,创建了一个IplImage类型的图像指针`img`,并使用`cvCreateImage`初始化为黑色背景。接下来的代码生成了1000个随机点,每个点都有对应的类别标签(1、2或3),这些点的颜色和类别对应关系是为了可视化方便,红色代表类别1,绿色代表类别2,蓝色代表类别3。
在生成学习数据的过程中,通过`cvRandInt(&rng) % size`随机生成点的坐标,然后根据坐标与特定曲线的关系来确定其所属类别。这曲线是一个简单的三角函数,用来模拟复杂数据分布。生成的点用直线连接,以可视化表示各个类别的边界。
在数据生成后,程序将这些点的坐标和类别转换为适合SVM训练的格式,存储在`data`和`res`数组中。接着,使用`cvInitMatHeader`创建了数据矩阵`data_mat`和结果矩阵`res_mat`,以便于CvSVM进行训练。
之后,定义了训练参数`CvSVMParams param`,包括核函数类型、惩罚参数C、软间隔等。通常,SVM的核函数选择有线性、多项式、径向基函数(RBF)等,RBF核函数通常在非线性问题上表现较好。然后,设置终止准则`CvTermCriteria criteria`来控制训练过程的迭代次数。
通过调用CvSVM的`train`方法对数据进行训练,得到模型。训练完成后,可以使用`predict`方法对新数据进行预测。在实际应用中,这部分代码通常会包含在其他逻辑中,例如读取真实数据集,而非像示例中那样随机生成。
这个OpenCV SVM程序提供了一个基础的示例,展示了如何使用OpenCV实现SVM分类器,对于理解和实践SVM在计算机视觉任务中的应用非常有帮助。通过调整参数和数据,可以适应各种不同的分类问题。然而,实际项目中可能需要更复杂的预处理步骤,例如特征提取、数据归一化,以及更精细的模型调优。
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