使用 OpenCV-3.0.1 / python 2.7 创建 svm答案

【问题标题】：creating svm with OpenCV-3.0.1 / python 2.7使用 OpenCV-3.0.1 / python 2.7 创建 svm
【发布时间】：2016-08-30 13:09:59
【问题描述】：

这是一个多么奇怪的系统。我在这里遇到了与此问题相同的问题： AttributeError: 'module' object has no attribute 'SVM_LINEAR' 但是我不能再向那个问题添加任何问题或 cmets，所以我不得不问几乎相同的问题。无论如何，请帮助解决以下问题：

所以我刚刚注意到 CV-3.0.1 有卡方和交集内核，而我之前的 2.4.9 没有，所以我升级了（gentoo btw）。一切都在 2.4.9 中工作，我只想要 moar 内核选择（并且相交与我所做的 Yang et al 2009 说的效果很好）。

但是按照上面的方法对我没有用。

除了我平时：

import cv2

我已经尝试添加：

import cv2.ml

和/或

from cv2 import ml

他们不解决任何问题（我对 python 也很陌生，所以不确定我打算使用哪个）。

我的台词：

svm = cv2.SVM()

是什么导致了问题，我已经尝试将其更改为：

svm = cv2.ml.SVM()

这并不能解决问题，我得到的只是：

Traceback (most recent call last):
File "05traintestsift.py", line 12, in svm = cv2.SVM()
AttributeError: 'module' object has no attribute 'SVM'

或：

Traceback (most recent call last):
File "05traintestsift.py", line 12, in svm = cv2.ml.SVM()
AttributeError: 'module' object has no attribute 'SVM'

肯定有一些基本的方法可以让我缺少的东西再次工作吗？

nb：除了尝试新的内核类型之外的一切都在半小时前的 2.4.9 中工作，所以只是 3.0.1-r2 中的一些新语法发生了变化。

我还会注意到他们在此处的文档中的示例：http://docs.opencv.org/3.1.0/dd/d3b/tutorial_py_svm_opencv.html 也没有放入任何“.ml”，所以即使这样也没有更新（我复制了 svm = cv2.SVM()顺便说一句，他们示例的第 48 行的语法）。

我注意到，如果我只是删除该行，它会进一步了解代码，使用上一个问题中的 .ml 修复程序，它可以很好地接受我的参数：

svm_params = dict(kernel_type = cv2.ml.SVM_CHI2,svm_type = cv2.ml.SVM_C_SVC,C=7,gamma=3)

但是当我去训练时它找不到 svm：

svm.train(traindata,trainnames,params=svm_params)

（显然是因为我还没有创建 'svm' 对象）

【问题讨论】：

标签： python opencv

【解决方案1】：

应该是这样的：

trainingDataMat = np.array(*train_data*, np.float32)
labelsMat = np.array([*label_data*], np.int32)

svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
# svm.setDegree(0.0)
# svm.setGamma(0.0)
# svm.setCoef0(0.0)
# svm.setC(0)
# svm.setNu(0.0)
# svm.setP(0.0)
# svm.setClassWeights(None)
svm.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 100, 1.e-06))
svm.train(trainingDataMat, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labelsMat)

sample_data = np.array([*your_data*], np.float32)
response = svm.predict(sample_data)

【讨论】：

【解决方案2】：

您提到的示例适用于旧版本的 OpenCV。

你可以在 opencv/sources/samples/python 中找到新的例子和很好的解释

在新的 OpenCV 中，您应该如下使用 SVM：

#SVM in OpenCV 3.1.0 for Python
SVM = cv2.ml.SVM_create()
SVM.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
SVM.setP(0.2)
SVM.setType(cv2.ml.SVM_EPS_SVR)
SVM.setC(1.0)

#training
SVM.train_auto(samples, cv2.ml.ROW_SAMPLE, responses)

#predict
output = SVM.predict(samples)[1].ravel()

【讨论】：