opencv - 将提取的 HoG 特征输入到 CvSVM 的训练函数中

Question

这是一个愚蠢的问题，因为我对 SVM 很陌生，

我已经设法使用 OpenCV 的 HoGDescriptor 提取特征和位置：

vector< float > features;
vector< Point > locations;
hog_descriptors.compute( image, features, Size(0, 0), Size(0, 0), locations );

然后我继续使用 CvSVM 根据我提取的特征来训练 SVM。

Mat training_data( features );
CvSVM svm;
svm.train( training_data, labels, Mat(), Mat(), params );

这给了我一个错误：

OpenCV Error: Bad argument (There is only a single class) in cvPreprocessCategoricalResponses, file /opt/local/var/macports/build/

我的问题是，如何将向量 < features >转换为适当的矩阵以输入 CvSVM ？显然我做错了什么，OpenCV 的教程显示包含训练数据的 2D 矩阵被输入 SVM。那么，如何将向量 < features >转换为 2D 矩阵，2nd 维中的值是什么？

这些功能究竟是什么？它们是由归一化幅度直方图组成的 9 个 bin 吗？

score 2 · Accepted Answer

我发现了这个问题，因为我正在测试将特征向量传递到 SVM 以进行训练是否正确，所以我没有费心准备负样本和正样本。

然而，CvSVM 需要至少 2 个不同的类进行训练，这就是它抛出错误的原因。

无论如何，非常感谢！

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