Я использую OpenCV 3.0.0. При запуске примера SVM OpenCV 1 я заметил, что при автоподготовке вместо тренировки предсказанные значения находятся между 0 и 1. Я не вижу такого же поведения, когда я запускаю тот же пример напрямую с libsvm.Есть ли Opencv 3 SVM trainAuto наклейки также?
Является ли это ошибкой или намеренным масштабированием меток вместе с другими функциями? Поведение также кажется недокументированным.
Вот код, я бегу:
// Set up training data
size_t numberOfSamples = 4;
cv::Mat1i labelsMat(numberOfSamples, 1);
labelsMat(0, 0) = 1;
labelsMat(1, 0) = -1;
labelsMat(2, 0) = -1;
labelsMat(3, 0) = -1;
cv::Mat1f trainingDataMat(numberOfSamples, 2);
// Sample 0
trainingDataMat(0, 0) = 501;
trainingDataMat(0, 1) = 10;
// Sample 1
trainingDataMat(1, 0) = 255;
trainingDataMat(1, 1) = 10;
// Sample 2
trainingDataMat(2, 0) = 501;
trainingDataMat(2, 1) = 255;
// Sample 3
trainingDataMat(3, 0) = 10;
trainingDataMat(3, 1) = 501;
// Set up SVM's parameters
cv::Ptr<cv::ml::SVM> svm = cv::ml::SVM::create();
svm->setType(cv::ml::SVM::C_SVC);
svm->setKernel(cv::ml::SVM::LINEAR);
svm->setTermCriteria(cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER, 100, 1e-6));
// Train the SVM with given parameters
cv::Ptr<cv::ml::TrainData> td =
cv::ml::TrainData::create(trainingDataMat, cv::ml::ROW_SAMPLE, labelsMat);
// train the SVM
// svm->train(td);
// or auto train
svm->trainAuto(td);
// predict
// first point used for training
cv::Mat point1 = (cv::Mat_<float>(1, 2) << 501, 10);
float response1 = svm->predict(point1);
// second point used for training
cv::Mat point2 = (cv::Mat_<float>(1, 2) << 255, 10);
float response2 = svm->predict(point2);
std::cout << "first point: " << response1 << "\n" <<
<< "second point: " << response2 << std::endl;
Если RAN с trainAuto он будет выводить 0 и 1 вместо -1 и 1.
Да, это ошибка. Обновить до OpenCV 3.2;) – Miki