OpenCV SVM多類分類問題程式設計示例

// test_max.cpp : 定義控制台應用程式的入口點。

//#include "stdafx.h"
#include #include #include #include #include using namespace std;
int main()
; cvmat labelsmat = cvmat(16, 1, cv_32fc1, labels); 
//訓練資料矩陣
float trainingdata[16][2] = , , , ,,,,,,,,,,,, }; 
cvmat trainingdatamat = cvmat(16, 2, cv_32fc1, trainingdata); 
// step 2: 
//訓練引數設定
cvsvmparams params; 
params.svm_type = cvsvm::c_svc; //svm型別
params.kernel_type = cvsvm::linear; //核函式的型別
//svm訓練過程的終止條件, max_iter:最大迭代次數 epsilon:結果的精確性
params.term_crit = cvtermcriteria(cv_termcrit_iter, 100, flt_epsilon ); 
// step 3: 
//啟動訓練過程
cvsvm svm; 
svm.train( &trainingdatamat, &labelsmat, null,null, params); 
// step 4: 
//使用訓練所得模型對新樣本進行分類測試
for (int i=-5; i<15; i++) 
; cvmat samplemat; 
cvinitmatheader(&samplemat,1,2,cv_32fc1,a);
cvmset(&samplemat,0,0,i); // set m(i,j)
cvmset(&samplemat,0,1,j); // set m(i,j)
float response = svm.predict(&samplemat); 
cout<
}cout<
} // step 5: 
//獲取支援向量
svm的多類分類問題
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