opencv3.1用SVM实现MNIST

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了多种机器学习算法，包括支持向量机（SVM）。在这个项目中，“opencv3.1用SVM实现MNIST”是利用OpenCV 3.1版本的SVM功能来识别手写数字，具体是通过MNIST数据集进行训练和测试。MNIST数据集是机器学习领域的一个经典问题，它包含大量的手写数字图像，被广泛用于验证和比较各种图像分类算法的效果。 MNIST数据集分为两个部分：训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集则用来评估模型的性能。在OpenCV中，首先需要从MNIST官网下载这个数据集，然后将其转换为OpenCV可以处理的格式。这通常包括将灰度图像的数据读入到二维或三维数组中，并对像素值进行归一化处理。 在实现过程中，关键步骤包括： 1. 数据预处理：MNIST图像的大小是28x28像素，首先需要将这些图像转换为向量，每个像素值作为向量的一个元素。然后，为了适应SVM的线性核函数，通常会将像素值归一化到-1到1之间。此外，由于SVM要求样本是稀疏的，非零像素可以用1表示，因此可以进一步压缩数据。 2. 创建SVM模型：OpenCV中的`cv::SVM`类用于创建和训练SVM模型。需要设置SVM的参数，如类型（C-SVC，用于多类分类）、核函数（如线性、多项式或径向基函数，RBF）、C惩罚参数等。 3. 训练模型：使用训练集的特征向量和对应的标签（0-9的手写数字）来训练SVM模型。训练过程会找到最优的决策边界，以最大化不同类之间的间隔。 4. 测试模型：使用测试集的图像进行预测，检查模型的准确率。可以通过计算分类正确的图像数量与总图像数量的比例来得到。 5. 自定义输入：描述中提到可以读取用户自定义的图片。这需要一个额外的步骤，即使用类似的方法将新图片预处理成与MNIST数据集相同的格式，然后用训练好的SVM模型进行预测。 6. 结果展示：识别出的数字可以显示出来，让用户看到模型的实际应用效果。 在Windows画板上，用户可以绘制黑底白字的手写数字，保存为PNG或BMP格式，并将其放在项目的测试目录下。程序会读取这些图片，进行预处理后，用训练好的SVM模型进行分类，最终输出识别结果。 这个项目涵盖了图像预处理、SVM模型训练、模型测试和自定义输入的识别等多个环节，是学习OpenCV和SVM分类器的一个很好的实践案例。同时，它也展示了如何将机器学习应用于实际问题中，提高了对图像分类算法的理解。