opencv c YALE資料集驗證svm

#include

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#include
#include
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace ml;
ostringstream oss;
int num =0;
mat dealimage;
mat src;
intmain()
//資料和標籤轉變下
mat(trainingdata)
.copyto
(traindata)
;//複製
traindata.
convertto
(traindata, cv_32fc1)
;//更改資料的型別，必要，不然會出錯
mat(labels)
.copyto
(clas)
;//複製
//******************************=建立svm模型******************************=
// 建立分類器並設定引數
ptr svm_params = svm:
:create()
; svm_params->
settype
(svm:
:c_svc)
;//c_svc用於分類，c_svr用於回歸
svm_params->
setkernel
(svm:
:linear)
;//linear線性核函式
svm_params->
setdegree(0
);//核函式中的引數degree,針對多項式核函式;
svm_params->
setgamma(1
);//核函式中的引數gamma,針對多項式/rbf/sigmoid核函式; 
svm_params->
setcoef0(0
);//核函式中的引數,針對多項式/sigmoid核函式；
svm_params->
setc(1
);//svm最優問題引數，設定c-svc，eps_svr和nu_svr的引數；
svm_params->
setnu(0
);//svm最優問題引數，設定nu_svc， one_class 和nu_svr的引數； 
svm_params->
setp(0
);//svm最優問題引數，設定eps_svr 中損失函式p的值. 
//結束條件，即訓練1000次或者誤差小於0.01結束
svm_params->
settermcriteria
(termcriteria
(termcriteria:
:max_iter + termcriteria:
:eps,
1000
,0.01))
;//訓練資料和標籤的結合
ptr tdata = traindata:
:create
(traindata, row_sample, clas)
;// 訓練分類器
svm_params->
train
(tdata)
;//訓練
cout <<
"訓練好了！！！"
<< endl;
//******************************=**部分******************************=
mat src =
imread
("yale/f11/11_s11.bmp",0
);imshow
("原影象"
, src)
; mat input;
src = src.
reshape(1
,1);
//輸入序列化
input.
push_back
(src)
; input.
convertto
(input, cv_32fc1)
;//更改資料的型別，必要，不然會出錯
float r = svm_params->
predict
(input)
;//對所有行進行**
cout << r << endl;
waitkey(0
);int tt=0;
for(
int taga=
1;taga<
16;taga++
)float m=
float
(tt)/15
;cout
}

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