標籤數據OpenCV的C++

Question

我試圖實現SVM在OpenCV進行，我已使用SIFT提取的特徵特性。我已經提取了2個不同對象的特徵（每個對象具有10個不同圖像的特徵，總共我爲一個對象獲得了超過3000個特徵），並且將這些特徵放在一個文件（yaml文件）中。

我的問題是：我不知道如何標註他們？所以我需要標記這兩個文件（正如我所說，每個文件是yaml的類型，它包含矩陣3260 * 128和第二個yaml文件的第二個對象是3349 * 128）...

所以請幫助我告訴我怎樣才能培養他們後來......我用OpenCV的C++來標註這些文件..順便說一下，對於SVM OpenCV的代碼是基於LIBSVM

謝謝你在先進

Answer 1

假設你正確地得到您的矩陣，每一行代表一個樣本，你可以做類似於lakesh建議什麼：

Cv::Mat anger, disgust; 
// Load the data into anger and disgust 
... 
// Make sure anger.cols == disgust.cols 
// Combine your features from different classes into one big matrix 
int numPostives = anger.rows, numNegatives = disgust.rows; 
int numSamples = numPostives+numNegatives; 
int featureSize = anger.cols; 
cv::Mat data(numSamples, featureSize, CV_32FC1) // Assume your anger matrix is in float type 
cv::Mat positiveData = data.rowRange(0, numPostives); 
cv::Mat negativeData = data.rowRange(numPostives, numSamples); 
anger.copyTo(positiveData); 
disgust.copyTo(negativeData); 
// Create label matrix according to the big feature matrix 
cv::Mat labels(numSamples, 1, CV_32SC1); 
labels.rowRange(0, numPositives).setTo(cv::Scalar_<int>(1)); 
labels.rowRange(numPositives, numSamples).setTo(cv::Scalar_<int>(-1)); 
// Finally, train your model 
cv::SVM model; 
model.train(data, labels, cv::Mat(), cv::Mat(), cv::SVMParams()); 

希望這有助於。

附帶OpenCV的樣品

Answer 2

標籤很簡單。只需將其中一個類/對象標記爲1，另一個爲-1即可。

    case 'Anger' 
        CVTrainLabel = [CVTrainLabel;1]; 
        Hist = UniformLBP2(I1); 
        CVTrainVec = [CVTrainVec;Hist]; 
        continue; 
       case 'Disgust' 
        CVTrainLabel = [CVTrainLabel;-1]; 
        Hist = UniformLBP2(I1); 
        CVTrainVec = [CVTrainVec;Hist];