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大小: 58.26MB文件類型: .zip金幣: 1下載: 0 次發布日期: 2023-02-19
- 語言: 其他
- 標簽: Opencv/SVM??
資源簡介
該工程基于Opencv2.4.9和Visual Studio2010搭建，下載下來可直接運行。該工程SVM訓練的樣本也已在文件里面。
代碼片段和文件信息
//opencv2.4.13
#include?“opencv2/core/core.hpp“
#include?“opencv2/highgui/highgui.hpp“
#include?“opencv2/imgproc/imgproc.hpp“
#include?
#include?
using?namespace?cv;
using?namespace?std;
//全局變量
Size?sampleSize（160160）;//樣本的大小
int?train_samples?=10;
int?classes?=?4;
Mat?trainData;
Mat?trainClasses;
//申明全局函數
Mat?readImageSaveContour（Mat?src）;
void?getData（）;
int?main（）
{
Mat?src?=?imread（“5.png“?0）;
getData（）;
//定義SVM
/*CvSVMParams?params;
params.svm_type?=?CvSVM::C_SVC;
params.kernel_type?=?CvSVM::LINEAR;
params.term_crit?=?cvTermCriteria（CV_TERMCRIT_ITER?100?1e-6）;*/
CvSVMParams?SVM_params;??//?CvSVMParams結構用于定義基本參數??
SVM_params.svm_type?=?CvSVM::C_SVC;?????//?SVM類型??
SVM_params.kernel_type?=?CvSVM::LINEAR;?//?不做映射??
SVM_params.degree?=?0;
SVM_params.gamma?=?1;
SVM_params.coef0?=?0;
SVM_params.C?=?1;
SVM_params.nu?=?0;
SVM_params.p?=?0;
SVM_params.term_crit?=?cvTermCriteria（CV_TERMCRIT_ITER?1000?0.01）;
CvSVM?SVM;
SVM.train（trainData?trainClasses?Mat（）?Mat（）?SVM_params）;
//得到圖像進行預測
Mat?show;
cvtColor（srcshow8）;//8?表示灰度圖到彩色圖
Mat?imageWhite;
threshold（src?imageWhite?100?255?8）;
imageWhite?=?255?-?imageWhite;
vector?>?contours;
vector?hierarchy;
findContours（imageWhite?contours?hierarchy?RETR_EXTERNAL?CHAIN_APPROX_NONE）;
for?（int?index?=?contours.size（）?-?1;?index?>=?0;?index--）
{
Rect?rectangleTem?=?boundingRect（contours[index]）;
Mat?image;
image?=?Mat::zeros（src.size（）?CV_8UC1）;
drawContours（image?contours?index?Scalar（255）?2?8?hierarchy）;
Mat?tem?=?image（rectangleTem）;
Mat?imageNewSize;
resize（tem?imageNewSize?sampleSize?CV_INTER_LINEAR）;
image.release（）;
image?=?imageNewSize.reshape（1?1）;
image.convertTo（image?CV_32FC1）;
int?response?=?（int）SVM.predict（image）;
if?（response?==?0）
{
cout?< string?str?=?“circle“;
putText（show?str?Point（rectangleTem.x?+?rectangleTem.width?/?2?rectangleTem.y?+?rectangleTem.height?/?2）
FONT_HERSHEY_SIMPLEX?0.5?Scalar（0?0?255）?1?8）;
}
else?if?（response?==?1）
{
cout?< string?str?=?“rectangle“;
putText（show?str?Point（rectangleTem.x?+?rectangleTem.width?/?2?rectangleTem.y?+?rectangleTem.height?/?2）
FONT_HERSHEY_SIMPLEX?0.5?Scalar（0?0?255）?1?8）;
}
else?if?（response?==?2）
{
cout?< string?str?=?“triangle“;
putText（show?str?Point（rectangleTem.x?+?rectangleTem.width?/?2?rectangleTem.y?+?rectangleTem.height?/?2）
FONT_HERSHEY_SIMPLEX?0.5?Scalar（0?0?255）?1?8）;
}
else?if?（response?==?3）
{
cout?< string?str?=?“cross“;
putText（show?str?Point（rectangleTem.x?+?rectangleTem.width?/?2?rectangleTem.y?+?rectangleTem.height?/?2）
FONT_HERSHEY_SIMPLEX?0.5?Scalar（0?0?255）?1?8）;
}
}
imshow（“result“sh ?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????目錄???????????0??2019-01-13?15:47??SVM多樣本訓練_識別幾何體\predictShape（CSDN_SVM參考簡易程序，48C幣）\
?????目錄???????????0??2019-01-13?15:47??SVM多樣本訓練_識別幾何體\predictShape（CSDN_SVM參考簡易程序，48C幣）\Debug\
?????文件??????104448??2016-09-08?15:46??SVM多樣本訓練_識別幾何體\predictShape（CSDN_SVM參考簡易程序，48C幣）\Debug\predictShape.exe
?????文件??????578628??2016-09-08?15:46??SVM多樣本訓練_識別幾何體\predictShape（CSDN_SVM參考簡易程序，48C幣）\Debug\predictShape.ilk
?????文件?????1814528??2016-09-08?15:46??SVM多樣本訓練_識別幾何體\predictShape（CSDN_SVM參考簡易程序，48C幣）\Debug\predictShape.pdb
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?????文件??????847872??2016-09-08?15:46??SVM多樣本訓練_識別幾何體\predictShape（CSDN_SVM參考簡易程序，48C幣）\predictShape\Debug\vc120.pdb
?????目錄???????????0??2019-01-13?15:47??SVM多樣本訓練_識別幾何體\predictShape（CSDN_SVM參考簡易程序，48C幣）\predictShape\ipch\
?????目錄???????????0??2019-01-07?16:26??SVM多樣本訓練_識別幾何體\predictShape（CSDN_SVM參考簡易程序，48C幣）\predictShape\ipch\predictshape-1bddd8b1\
?????文件????????4873??2016-09-08?15:46??SVM多樣本訓練_識別幾何體\predictShape（CSDN_SVM參考簡易程序，48C幣）\predictShape\main.cpp
?????文件????????4089??2016-09-08?10:03??SVM多樣本訓練_識別幾何體\predictShape（CSDN_SVM參考簡易程序，48C幣）\predictShape\predictShape.vcxproj
?????文件?????????945??2016-09-08?10:03??SVM多樣本訓練_識別幾何體\predictShape（CSDN_SVM參考簡易程序，48C幣）\predictShape\predictShape.vcxproj.filters
?????目錄???????????0??2019-01-13?15:47??SVM多樣本訓練_識別幾何體\predictShape（CSDN_SVM參考簡易程序，48C幣）\predictShape\samples\
?????目錄???????????0??2019-01-13?15:47??SVM多樣本訓練_識別幾何體\predictShape（CSDN_SVM參考簡易程序，48C幣）\predictShape\samples\s0\
............此處省略2074個文件信息
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