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あなたが困難を感じている質問を投稿するためのフォーラムです。同じことが私にも起こるので、ここに質問を投稿します。コードを学び、理解する必要があります。

// Data for visual representation
    int width = 512, height = 512;
    Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3);


 // Set up training data
     float labels[4] = {1.0, -1.0, -1.0, -1.0};
     Mat labelsMat(3, 1, CV_32FC1, labels);

     float trainingData[4][2] = { {501, 10}, {255, 10}, {501, 255}, {10, 501} };
     Mat trainingDataMat(3, 2, CV_32FC1, trainingData);

     // Set up SVM’s parameters
     CvSVMParams params;
     params.svm_type = CvSVM::C_SVC;
     params.kernel_type = CvSVM::LINEAR;
     params.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 100, 1e-6);

     // Train the SVM
     CvSVM SVM;
     SVM.train(trainingDataMat, labelsMat, Mat(), Mat(), params);

     Vec3b green(0,255,0), blue (255,0,0);
     // Show the decision regions given by the SVM
     for (int i = 0; i <2; ++i)
     for (int j = 0; j <2; ++j)
     {
     Mat sampleMat = (Mat_<float>(1,2) << i,j);
     float response = SVM.predict(sampleMat);

     if (response == 1)
     image.at<Vec3b>(j, i) = green;
     else if (response == -1)
     image.at<Vec3b>(j, i) = blue;
     }

CV_8UC3このコードがデータのトレーニング用であることは知っていますが、その基本的なこと、基本的な理解について知りたいです。なぜ、いつ使用するのか、このコードがトレーニングしているものなど、opencvドキュメントでは見つけられなかったと思います

ありがとう

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image空の 3 チャネル マトリックス データ、つまり 512x512 です。RGB チャンネル。最後に、このコードは応答 (SVM の予測) をその画像に描画します - どこかの画像 = 緑 = (0,255,0)。ポイントごとの割り当てから行を作成するために for ループで実行されます。

SVM モデルのトレーニングはこのメソッドの内部プロセスであり、opencv はソース コードを見ただけでわかる学習アルゴリズムを使用します。ただし、ドキュメントでは、svm_type、kernel_type、k_fold、grid、balanced などのパラメーターがメソッドの動作を変更することが宣言され、説明されています。

于 2013-07-30T08:56:12.930 に答える