OpenCv3 0 SVM的使用心得(二)

2021-07-24 02:13:39 字數 1086 閱讀 3399

主要有4點總結: 

1.讀取txt的內容(檔案路徑),按行輸出。下面語句中,pictures.txt中是資料夾中的檔案()列表,samplepath是資料夾路徑(string格式)。string和char型別可以使用『+』連線。

char positiveimgname[256];

fream f;

f.open("d:\\pictures.txt",ios::in);

while (!f.eof())

2.

對於某些樣本**,可能大小不如我們所願,因此要對其進行擷取。 

我們可以從mat型別中提取矩形區域:

cv:

:mat bigimage=cv:

:mat

::zeros(cv:

:size(660,350));

cv::mat smallimage=cv:

:mat(bigimage,cv:

:rect(0,0,110,70));

cv:

:mat smallimage = cv:

:mat(bigimage, cv:

:rect(0,0,110,70)).clone();

如果需要影象中多個不同大小的部分,需要將影象用網格劃分,比如:

cv::size smallsize(110,70);

std::vector

smallimages;

for (int y = 0; y < bigimage.rows; y += smallsize.height)

}

在影象處理中,樣本的處理需要使用第二中複製資料的方式。

3. 使用dir\b>picture.lst命令列獲取乙個資料夾內所有檔案的檔名,會在文件的最後多產生乙個空行。 4.

訓練出來的svm classifier的support vector是以mat型別進行儲存,其rows是根據svm的引數而變化的,如果是二分類分類器,應該是1*n的大小。如果和規劃的不一致,去檢視訓練資料是否有誤(是否有些label未賦值等)。

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