我是机器学习的新手。我正在使用 opencv 开源库做一个项目。我的问题是我没有机器学习方面的经验。我从不同的图像中提取了特征并对其进行了评估，现在我想使用 SVM 对这些图像中的对象进行分类，但我不知道该怎么做。顺便说一句，我使用了 3 种不同的特征提取器，SIFT、SURF 和 FAST 特征检测器(及其描述符)
你能给我一些指导和一些例子来对背景中超过 5 个物体进行分类，例如咖啡杯、可口可乐、篮球等......
我在 C++ 环境 (UBUNTU) 中做我的项目。
最佳答案
根据所提供的信息，我只能给你以下列表:
- category-level classification tutorial来自 CVML2011 暑期学校。它包含可以帮助您理解其背后概念的代码(不幸的是，您使用的是 Matlab)。
- 论文 "A Practical Guide to Support Vector Classification"其中清楚地解释了如何准备数据、训练和测试 SVM
- 当然还有关于 svm training 的 OpenCV 文档
正如@jillesdewit 已经指出的那样，您应该尝试更加具体。
关于c++ - SVM(支持 vector 机)opencv，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7297682/