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SVMでBOGを使用してデータをトレーニングしました。トレーニングしました。今はそれを開きたいだけです。xml実行するたびに何度もトレーニングしたくありません。svmをトレーニングし、そのロード関数を使用してロードしています

CvSVM svm;
svm.load( "trainsvm.xml" );

しかし、BOGアルゴリズムを使用したクラスタリングに使用するボキャブラリファイルで同じことを行う方法は、データをトレーニングしている私のコードですが、今のように開きたいですsvm

for (i = all_names.begin(); i != all_names.end(); ++i)
{
    Dir=( (count < files.size() ) ? YourImagesDirectory : YourImagesDirectory_2);

    Mat row_img = cv::imread( Dir +*i, 0 );

    detector.detect( row_img, keypoints);

    RetainBestKeypoints(keypoints, 20);

    extractor->compute( row_img, keypoints, descriptors_1);

    descriptors_1.reshape(1,1);

    bow.add(descriptors_1);

    ++count;
}

vector<string>::const_iterator k;

cout<<"CLUSTERING"<<endl;
Mat vocabulary = bow.cluster();

dextract.setVocabulary(vocabulary);

cv::Mat training_mat(num_img , dictionarySize,CV_32FC1);
cv::Mat labels(num_img,1,CV_32FC1);

これはデータをクラスタリングしています。時間がかかりすぎるため、何度も実行したくありません。一度トレーニングすると、プログラムを高速化できるように、それを使用したいだけです。

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この質問は、「画像ではないカスタム Mat オブジェクトを保存する方法は?」と単純化できます。

cv::FileStorage を使用できます。このドキュメントはこちら、この投稿はこちらでご覧いただけます。

于 2013-09-29T16:17:21.937 に答える