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您可能知道，OpenCV 3 中发生了许多变化（与 openCV2 或旧的第一个版本相比）。

在过去，要训练 SVM，可以使用：

CvSVMParams params;
params.svm_type = CvSVM::C_SVC;
params.kernel_type = CvSVM::POLY;
params.gamma = 3;

CvSVM svm;
svm.train(training_mat, labels, Mat(), Mat(), params);

在第三版 API 中，没有CvSVMParamsnor CvSVM。令人惊讶的是，有一个关于 SVM 的文档页面，但它说明了一切，但没有说明如何真正使用它（至少我无法弄清楚）。此外，看起来互联网上没有人使用 OpenCV 3.0 的 SVM。

目前，我只设法得到以下内容：

ml::SVM.Params params;
params.svmType = ml::SVM::C_SVC;
params.kernelType = ml::SVM::POLY;
params.gamma = 3;

您能否提供信息，如何将实际培训重写为 openCV 3？

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3 回答 3

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使用opencv3.0，肯定是不同的，但并不难：

Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create();
// edit: the params struct got removed,
// we use setter/getter now:
svm->setType(ml::SVM::C_SVC);
svm->setKernel(ml::SVM::POLY);
svm->setGamma(3); 

Mat trainData; // one row per feature
Mat labels;    
svm->train( trainData , ml::ROW_SAMPLE , labels );
// ...
Mat query; // input, 1channel, 1 row (apply reshape(1,1) if nessecary)
Mat res;   // output
svm->predict(query, res);
于 2014-11-24T21:07:23.940 回答
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我将我的代码从 OpenCV 2.4.9 移植到 3.0.0-rc1 并且遇到了同样的问题。不幸的是，自从发布答案以来，API 发生了变化，所以我想相应地更新它：

Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create();
svm->setType(ml::SVM::C_SVC);
svm->setKernel(ml::SVM::POLY);
svm->setGamma(3);

Mat trainData; // one row per feature
Mat labels;    
Ptr<ml::TrainData> tData = ml::TrainData::create(trainData, ml::SampleTypes::ROW_SAMPLE, labels);
svm->train(tData);
// ...
Mat query; // input, 1channel, 1 row (apply reshape(1,1) if nessecary)
Mat res;   // output
svm->predict(query, res);
于 2015-04-27T13:46:20.870 回答
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我知道这是一篇旧帖子，但我发现它正在寻找相同的解决方案。本教程非常有帮助：http ://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html

于 2015-11-03T16:50:31.967 回答