在我的分类问题中ANN，SVM和KNN之间的区别
我知道问题是这么大，如果没有针对实际项目。对于我的问题：我只是做遥感图像分类，我使用面向对象的方法：首先我将图像分割到不同的区域，然后我从区域提取特征，如颜色，形状和纹理。区域中的特征可以是30，并且通常总共有2000个区域，并且将选择5个类，每个类具有15个样本。所以总之：采样数据1530;测试数据197530;现在我面对如何选择合适的分类器来实现分类，如果有3个分类器：ANN，SVM，KNN。
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OpenCV 3.1.0：保存和加载训练的SVM
目前，我试图训练不同的SVM来识别不同的情绪。例如，为了识别情绪快乐，我训练一个SVM与幸福的人的图像作为阳性和图像，人们表达其他情绪，如愤怒，恐惧，厌恶，...作为负面。图像存储在我已在训练部分和测试部分中分区的数据库中。 当我训练SVM时，我立即使用它们来测试精度数据库的测试图像和这工作正常。但我也保存了训练有素的SVM，因为我想在另一个程序中使用它们，并且不想在每次启动其他程序时重新训
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如何在C ++中移植MATLAB libSVM参数
在我使用libSVM的MATLAB交叉验证中，我发现这些是最好的参数使用： model = svmtrain （标签，训练，'-s 0 -t 2 -c 10000 -g 100'）; 现在我想使用OpenCV复制C ++中的分类。 但我不明白如何设置C ++参数与MATLAB相同： 基于本文档我尝试了以下操作： CvSVMParams par
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如何加载以前存储的svm分类器？
我在Visual Studio中使用openCV SVM。 （OpenCV 2.4.4.0） 我训练它： mySVM .train（trainingDataMat，labelsMat，Mat（），Mat（），params）; 已保存： mySVM.save（“classifier.xml”）; 我正在加载它： CvSVM myS
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OpenCV中的SVM：Visual Studio 2008报告错误错误（或者是对吗？）
我使用MS Visual Studio 2008，OpenCV，C ++和SVM进行OCR相关项目。至少我可以运行代码，直到昨天，当我打开项目继续工作，VS报告此错误： 错误C2664 ：'bool CvSVM :: train（const CvMat *，const CvMat *，const CvMat *，const CvMat *，CvSVMParams）'：不能将参数1从'cv :
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在SVM中找到预测的可信度
我在opencv中使用SVM分类器进行英文数字分类。 我可以使用 predict（）函数预测类。 但是我想在0-1之间得到预测的信心。可以有人提供一个方法来使用opencv //使用svm参数 m_params.svm_type = CvSVM :: C_SVC; m_params.kernel_type = CvSVM :: RBF m_params.term_crit =
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在SVM opencv c ++中标记数据
我试图在opencv中实现SVM，使用SIFT提取的功能。我已经提取了2个不同的对象的特征（每个对象有10个不同的图像的功能，总共我有一个对象超过3000个功能），我把这些功能放在一个文件（yaml文件）.. 我的问题是：我不知道如何标记他们？所以我需要标记这两个文件（如我所说每个文件是yaml的类型，它包含矩阵3260 * 128和第二个对象的第二个yaml文件是3349 * 128）..
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如何创建libsvm的训练数据（作为svm_node结构体）
我试图用编程方式使用libsvm来训练一个简单的xor问题的svm来理解库的工作原理。问题（我想）似乎是我构造svm_node不正确;也许我有麻烦理解指针事物的整个指针。任何人都可以帮助这个？我首先为xor问题构建一个矩阵，然后尝试将值从矩阵赋给svm_node（这里使用2个步骤，因为我的实际数据将是矩阵格式）。 在测试模型时，我得到不正确的值（总是-1）。 在上一个问题中，我得到了参
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Opencv中的SVM参数优化
我想在Opencv中优化SVM参数。但是，每次我使用 train_auto 我得到 C = 1 和 gamma = 1 。有些人使用LibSVM，但我不能写一个包装。 trainingData 和标签都取自现有的代码，给出了良好的结果，所以我试图获得相同的参数该代码与 train_auto 。在原始代码 C = 312.5 和 gamma = 0.50625 。我看到有人使用 CvStatMode
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Supprt Vector Machine在matlab中工作，在c ++中不工作
我在写一个应用程序，使用SVM来对某些图片进行分类（特别是这些）。我的Matlab实现工作非常好。使用SIFT bag-of-words方法，我可以使用线性内核获得接近100％的精度。 我需要在C ++中实现速度/可移植性原因，因此我已尝试使用 libsvm 和 dlib 。我试过多个SVM类型（c_svm，nu_svm，one_class）和多个内核（线性，多项式，rbf）。我已经能够实现
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Opencv 3 SVM培训
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知道任何好的c ++支持向量机（SVM）库吗？
你知道任何好的c ++ svm库 我试过libsvm http：/ /www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ，但到目前为止我还没有 我也听说过 SVMLight 和 TinySVM 。你试过了吗？任何新玩家？ 谢谢！ 解决方案 SVMTorch （支持大型回归问题的向量机）在 torch 机器学习库。 mySVM - 基于 SVM-Lig
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Lib svm，如何将MyModel.mat转换为MyModel.model
我有一个.mat文件，可以很容易地读取matlab，但我需要转换成一个C ++可读.model文件。 解决方案 您可以在MATLAB中加载数据矩阵任何常规MAT文件： 加载data.mat 然后使用libsvm MATLAB接口附带的MEX函数 libsvmwrite ，将其写入所谓的“稀疏”格式： libsvmwrite（'data.txt'，label
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在OpenCV 2.2中使用C ++语法的PCA + SVM
我有问题使用最新的C ++语法与Mat和PCA类获得PCA和Eigenfaces工作。较旧的C语法采用IplImage *数组作为参数来执行其处理，并且当前API仅接受由列或行格式化的Mat。我采取了行方法使用reshape函数来适应我的图像的矩阵适合单行。我最终想要获取这些数据，然后使用SVM算法来执行检测，但是当我这样做时，我的所有数据只是一个0的流。有人可以帮助我吗？我做错了什么？非常感谢！
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使用OpenCV在多类分类中获得SVM分类分数
我正在开发一个项目，我在OpenCV中使用SVM进行多类分类。 我的目标是获得分类的置信度分数作为预测类。 我如何做到这一点？现在我正在做类似 float result = mysvm.predict（sample）; 拥有相当多的类，我宁愿避免做很多一对一的分类然后计算分数。 由于OpenCV SVM是使用LibSVM实现的，我相信有一种方法可以做到这
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SVM分类器，其基于用于“对象检测”的HOG特征。在OpenCV
我有一个项目，我想检测图像中的对象;我的目标是使用HOG功能。通过使用OpenCV SVM实现，我可以找到用于检测人的代码，并且我阅读了关于调整参数以便检测对象而不是人的一些论文。不幸的是，我不能这样做有几个原因;首先，我可能调整参数不正确，第二，我不是一个好的程序员在C + +，但我必须用C ++ / OpenCV ... 在这里，您可以使用C ++ / OpenCV找到用于检测HOG功能的代码
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OpenCV无法设置SVM参数
我刚刚开始使用C ++ OpenCV对SVM进行学习，并引用了SVM文档此处。我想尝试从链接的示例源代码，以先熟悉它，但我不能运行示例源代码。它返回错误： 错误1错误C2065：'CvSVMParams'：undeclared identifier 我使用OpenCV 3.0.0的Visual Studio 2012。 解决方案 很多事情都发生了改变从OpenCV 2.4到Op
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训练自定义SVM以与OpenCV中的HOGDescriptor一起使用
我试图训练我自己的探测器使用OpenCV :: HOGDescriptor，但我有麻烦使现有的HOGDescriptor工作与我新训练的SVM。 我已经计算了正面和负面训练图像的HOG特征，标记他们，并使用CvSVM训练SVM。我使用的参数是： CvSVMParams params; params.svm_type = CvSVM :: EPS_SVR; params.ker
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