我试图实现一个简单的示例,目的是转换和检测数字。来源如下:
第 1 步:转换的初始数据: 我使用了一组图像编号来训练数据,
Mat vectorMatToMat(vector<Mat> list) {
if (list.empty()) {
return Mat();
}
int row = list.size();
int col = list.at(0).rows * list.at(0).cols;
Mat data(row, col, CV_32FC1);
int i = 0;
for (i = 0; i < row; i++) {
Mat rowMat = list.at(i).reshape(1, 1);
rowMat.copyTo(data.row(i));
}
return data;
}
Mat vectorIntToMat(vector<int> list) {
int row = list.size();
Mat data(row, 1, CV_32SC1, &list[0]);
return data;
}
Mat dataMat = vectorMatToMat(listImageForTraining);
Mat dataLabel = vectorIntToMat(listLabel);
第 2 步:初始化 SVM:
Ptr<TrainData> trainData = TrainData::create(dataMat, ROW_SAMPLE, dataLabel);
Ptr<SVM> model = SVM::create();
model->setType(SVM::C_SVC);
model->setKernel(SVM::LINEAR);
model->setC(7);
model->setNu(SVM::NU_SVC);
model->setP(0);
model->setDegree(0);
model->setGamma(20);
model->setCoef0(0);
TermCriteria term(CV_TERMCRIT_ITER +CV_TERMCRIT_EPS, 1000, 1e-6);
model->setTermCriteria(term);
model->train(trainData);
第 3 步:尝试使用 SVM 进行预测:
int i = 0;
for (i = 0; i < 15; i++) {
Mat check = dataMat.row(i);
ostringstream oss;
oss << i;
imshow(oss.str(), check.reshape(1, 128));
check = check.reshape(1, 1);
int lable = svm.predict(check);
cout << "Result: " << lable << endl;
}
第 4 步:结果:
Result: -1237234688
Result: 159407376
Result: 159407376
Result: 167908848
Result: 1065353216
Result: 1065353216
Result: 1065353216
Result: 1065353216
Result: 1065353216
Result: 1065353216
Result: 1065353216
Result: 1065353216
Result: 1065353216
Result: 1065353216
Result: 1065353216
正如我们所见,我的结果是非常大的数字,尽管我的标签是 0 到 10 之间的数字。 我不明白为什么,我想我在初始化 SVM 模型时出错了。
但是我不知道如何解决这个问题, 如果有任何想法,请帮助我。
谢谢和最好的问候,
小偷
最佳答案
看起来您在以下方法的第一步中有错误:
Mat vectorIntToMat(vector<int> list) {
int row = list.size();
Mat data(row, 1, CV_32SC1, &list[0]);
return data;
}
您按值传递标签向量。它实际上制作了标签向量的副本,该副本将在返回后被破坏。
比起使用以下 cv::Mat
的构造函数:
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)
根据 OpenCV documentation ,此构造函数不分配矩阵数据。它只使用您提供的内存。但在您的情况下,此内存将在方法返回后释放,并且标签的矩阵对象将不正确。
显然,如果您在训练中使用不正确的标签矩阵,您会得到不正确的预测结果。
我认为,问题的最简单解决方法如下:
Mat vectorIntToMat(vector<int> list) {
int row = list.size();
Mat data = Mat(row, 1, CV_32SC1, &list[0]).clone();
return data;
}
希望对您有所帮助。
关于opencv - 支持向量机预测函数总是返回一个大数字,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33921861/