SVM（Opencv程序）

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。