Opencv 3支持向量機培訓

Question

正如您所知，許多事情在OpenCV 3中發生了變化（與openCV2或舊的第一個版本比較）。

在過去，訓練SVM，應當使用：

CvSVMParams params; 
params.svm_type = CvSVM::C_SVC; 
params.kernel_type = CvSVM::POLY; 
params.gamma = 3; 

CvSVM svm; 
svm.train(training_mat, labels, Mat(), Mat(), params); 

在第三個版本的API，沒有CvSVMParams也不CvSVM。令人驚訝的是，有a documentation page about SVM，但它告訴了所有事情，但不知道如何真正使用它（至少我無法做到）。 此外，互聯網上沒有人使用OpenCV 3.0的SVM。

目前，我只設法得到如下：

ml::SVM.Params params; 
params.svmType = ml::SVM::C_SVC; 
params.kernelType = ml::SVM::POLY; 
params.gamma = 3; 

能否請您爲我提供的信息，如何改寫實際培訓OpenCV的3？

Answer 1

與opencv3.0，這是絕對不同的，但並不難：

Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create(); 
// edit: the params struct got removed, 
// we use setter/getter now: 
svm->setType(ml::SVM::C_SVC); 
svm->setKernel(ml::SVM::POLY); 
svm->setGamma(3); 

Mat trainData; // one row per feature 
Mat labels;  
svm->train(trainData , ml::ROW_SAMPLE , labels); 
// ... 
Mat query; // input, 1channel, 1 row (apply reshape(1,1) if nessecary) 
Mat res; // output 
svm->predict(query, res); 

Answer 2

我在移植我的代碼來自OpenCV的2.4.9至3.0.0-RC1和有同樣的問題。不幸的是，API有變化，因爲答案被張貼，所以我想相應地更新它：

Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create(); 
svm->setType(ml::SVM::C_SVC); 
svm->setKernel(ml::SVM::POLY); 
svm->setGamma(3); 

Mat trainData; // one row per feature 
Mat labels;  
Ptr<ml::TrainData> tData = ml::TrainData::create(trainData, ml::SampleTypes::ROW_SAMPLE, labels); 
svm->train(tData); 
// ... 
Mat query; // input, 1channel, 1 row (apply reshape(1,1) if nessecary) 
Mat res; // output 
svm->predict(query, res); 

Answer 3

我知道這是舊的文章，但我碰到它尋找同樣的解決方案。這個教程是非常有用的：http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html