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opEnCv svm训练

那就看你提取特征是用哪个算法,有没有优化,训练样本有多大了

不知道你这个具体的情况是怎么样的,不过支持向量比重过大效果肯定很差,可能是训练样本选择有问题,也可能是参数的设置问题,看看可不可以优化一下参数

首先你的上肢力量要够,不能冒然的去倒立,要是你的力量够了,就是要克服胆怯心理,因为我第一次倒立的时候,总是不敢上。 你倒立的时候,在床上放些软的东西,以防万一,还有就是最好有人陪在身边,你要到的时候他可以帮你一下。

OpenCV开发SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包。用OpenCV使用SVM算法的大概流程是1)设置训练样本集需要两组数据,一组是数据的类别...

CvSVMParams::CvSVMParams() : svm_type(CvSVM::C_SVC), kernel_type(CvSVM::RBF), degree(0), gamma(1), coef0(0), C(1), nu(0), p(0), class_weights(0) SVM种类:CvSVM::C_SVC C_SVC该类型可以用于n-类分类问题 (n>=2),其重要特征是它可以处...

OPENCV是图像开放源代码,没有你说的模式识别的分类器,想用OPENCV做图像识别,只能用一些图像似圆度,平均灰度之类的做特征选择与提取后,根据需要编写分类器,贝叶斯,svm,基于神经网络的都行,看情况用不同的分类器.

1.首先确保你输入的图片中包含行人,如果没有,那found为空是自然的事情。 2.然后,即使你输入的图片中包含行人,OpenCV自带的hog+svm检测函数也不一定能够把行人检测出来,毕竟它的训练样本数目也是有限的

一般来讲,是你样本或者训练有问题导致的。你可以参考下面这篇文章,重新采集样本重新训练一次试试。

不过支持向量比重过大效果肯定很差,可能是训练样本选择有问题,也可能是参数的设置问题

SVM需要模型model,那些参数在模型里面有,所以第一步你需要的就是训练模型谢谢

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