OpenCV3.0或OpenCV3.1的SVM操作

OpenCV2.0 SVM代码及其分析

OpenCV 在很久以前就集成了SVM的功能，现在OpenCV升级到了3.0和3.1了，很多人都不习惯了怎么调用OpenCV中的SVM功能了。在之前OpenCV的SVM调用一直有个案例：首先，给定几组训练数据，并且给了label所对应的值。然后经过训练之后，对图像的各个位置进行预测是1还是-1。如果是1的话，用绿色来表示，如果是-1呢，用蓝色表示。并且还画出几个支持向量。 
下面给了OpenCV2.0 的SVM代码(勿喷，直接从OpenCV官方网址复制下来的)

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // Data for visual representation
    int width = 512, height = 512;
    Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3);

    // Set up training data
    float labels[4] = {1.0, -1.0, -1.0, -1.0};
    Mat labelsMat(3, 1, CV_32FC1, labels);

    float trainingData[4][2] = { {501, 10}, {255, 10}, {501, 255}, {10, 501} };
    Mat trainingDataMat(3, 2, CV_32FC1, trainingData);

    // Set up SVM's parameters
    CvSVMParams params;
    params.svm_type    = CvSVM::C_SVC;
    params.kernel_type = CvSVM::LINEAR;
    params.term_crit   = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 100, 1e-6);

    // Train the SVM
    CvSVM SVM;
    SVM.train(trainingDataMat, labelsMat, Mat(), Mat(), params);

    Vec3b green(0,255,0), blue (255,0,0);
    // Show the decision regions given by the SVM
    for (int i = 0; i < image.rows; ++i)
        for (int j = 0; j < image.cols; ++j)
        {
            Mat sampleMat = (Mat_<float>(1,2) << i,j);
            float response = SVM.predict(sampleMat);

            if (response == 1)
                image.at<Vec3b>(j, i)  = green;
            else if (response == -1) 
                 image.at<Vec3b>(j, i)  = blue;
        }

    // Show the training data
    int thickness = -1;
    int lineType = 8;
    circle( image, Point(501,  10), 5, Scalar(  0,   0,   0), thickness, lineType);
    circle( image, Point(255,  10), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);
    circle( image, Point(501, 255), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);
    circle( image, Point( 10, 501), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);

    // Show support vectors
    thickness = 2;
    lineType  = 8;
    int c     = SVM.get_support_vector_count();

    for (int i = 0; i < c; ++i)
    {
        const float* v = SVM.get_support_vector(i);
        circle( image,  Point( (int) v[0], (int) v[1]),   6,  Scalar(128, 128, 128), thickness, lineType);
    }

    imwrite("result.png", image);        // save the image 

    imshow("SVM Simple Example", image); // show it to the user
    waitKey(0);

}

OpenCV 3.0、OpenCV3.1 的SVM训练代码

下面给出了正确的，记住是正确的代码：

例子1：

#include "stdafx.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
using namespace cv::ml;

int main(int, char**)
{
  int width = 512, height = 512;
  Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3);  //创建窗口可视化

                           // 设置训练数据
  int labels[10] = { 1, -1, 1, 1,-1,1,-1,1,-1,-1 };
  Mat labelsMat(10, 1, CV_32SC1, labels);

  float trainingData[10][2] = { { 501, 150 },{ 255, 10 },{ 501, 255 },{ 10, 501 },{ 25, 80 },
  { 150, 300 },{ 77, 200 } ,{ 300, 300 } ,{ 45, 250 } ,{ 200, 200 } };
  Mat trainingDataMat(10, 2, CV_32FC1, trainingData);

  // 创建分类器并设置参数
  Ptr<SVM> model = SVM::create();
  model->setType(SVM::C_SVC);
  model->setKernel(SVM::LINEAR);  //核函数

                  //设置训练数据 
  Ptr<TrainData> tData = TrainData::create(trainingDataMat, ROW_SAMPLE, labelsMat);

  // 训练分类器
  model->train(tData);

  Vec3b green(0, 255, 0), blue(255, 0, 0);
  // Show the decision regions given by the SVM
  for (int i = 0; i < image.rows; ++i)
    for (int j = 0; j < image.cols; ++j)
    {
      Mat sampleMat = (Mat_<float>(1, 2) << j, i);  //生成测试数据
      float response = model->predict(sampleMat);  //进行预测，返回1或-1

      if (response == 1)
        image.at<Vec3b>(i, j) = green;
      else if (response == -1)
        image.at<Vec3b>(i, j) = blue;
    }

  // 显示训练数据
  int thickness = -1;
  int lineType = 8;
  Scalar c1 = Scalar::all(0); //标记为1的显示成黑点
  Scalar c2 = Scalar::all(255); //标记成-1的显示成白点
                  //绘图时，先宽后高，对应先列后行
  for (int i = 0; i < labelsMat.rows; i++)
  {
    const float* v = trainingDataMat.ptr<float>(i); //取出每行的头指针
    Point pt = Point((int)v[0], (int)v[1]);
    if (labels[i] == 1)
      circle(image, pt, 5, c1, thickness, lineType);
    else
      circle(image, pt, 5, c2, thickness, lineType);

  }

  imshow("SVM Simple Example", image);
  waitKey(0);

}

例子2：

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/ml.hpp"

//using namespace cv;
//using namespace cv::ml;

int main(int argc, char** argv)
{
    // visual representation
    int width = 512;
    int height = 512;
    cv::Mat image = cv::Mat::zeros(height, width, CV_8UC3);

    // training data
    int labels[4] = { 1, -1, -1, -1 };
    float trainingData[4][2] = { { 501, 10 }, { 255, 10 }, { 501, 255 }, { 10, 501 } };
    cv::Mat trainingDataMat(4, 2, CV_32FC1, trainingData);
    cv::Mat labelsMat(4, 1, CV_32SC1, labels);

    // initial SVM
    cv::Ptr<cv::ml::SVM> svm = cv::ml::SVM::create();
    svm->setType(cv::ml::SVM::Types::C_SVC);
    svm->setKernel(cv::ml::SVM::KernelTypes::LINEAR);
    svm->setTermCriteria(cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER, 100, 1e-6));

    // train operation
    svm->train(trainingDataMat, cv::ml::SampleTypes::ROW_SAMPLE, labelsMat);

    // prediction
    cv::Vec3b green(0, 255, 0);
    cv::Vec3b blue(255, 0, 0);
    for (int i = 0; i < image.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < image.cols; j++)
        {
            cv::Mat sampleMat = (cv::Mat_<float>(1, 2) << j, i);
            float respose = svm->predict(sampleMat);
            if (respose == 1)
                image.at<cv::Vec3b>(i, j) = green;
            else if (respose == -1)
                image.at<cv::Vec3b>(i, j) = blue;
        }
    }

    int thickness = -1;
    int lineType = cv::LineTypes::LINE_8;

    cv::circle(image, cv::Point(501, 10), 5, cv::Scalar(0, 0, 0), thickness, lineType);
    cv::circle(image, cv::Point(255, 10), 5, cv::Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);
    cv::circle(image, cv::Point(501, 255), 5, cv::Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);
    cv::circle(image, cv::Point(10, 501), 5, cv::Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);

    thickness = 2;
    lineType = cv::LineTypes::LINE_8;

    cv::Mat sv = svm->getSupportVectors();
    for (int i = 0; i < sv.rows; i++)
    {
        const float* v = sv.ptr<float>(i);
        cv::circle(image, cv::Point((int)v[0], (int)v[1]), 6, cv::Scalar(128, 128, 128), thickness, lineType);
    }


    cv::imshow("SVM Simple Example", image);


    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

运行的效果如下： 

为了保证代码可读性，代码没有用​​using namespace cv​​或​​using namespace cv::ml;​​之类的代码，全部都写完整的名称，命名空间+类名。比如设置SVM的核类型为线性，写成​​svm->setKernel(cv::ml::SVM::KernelTypes::LINEAR);​​。当然，这个只是一处地方，其他的请自己阅读。

代码的注意事项

虽然，大家的目标很明确：导入训练数据+label –> Mat, 训练，预测，显示这些目标。但是仍然避免不了代码错误。下面就是我遇到的代码的问题。

标签以及变成Mat的数据类型

其实，在本代码中出现了一种情况就是数据类型，下面均以标签为例： 
这个是OpenCV3.0、OpenCV3.1正确的代码：

int labels[4] = { 1, -1, -1, -1 };
cv::Mat labelsMat(4, 1, CV_32SC1, labels);

下面是OpenCV 2.X 正确代码

float labels[4] = {1.0, -1.0, -1.0, -1.0};
Mat labelsMat(3, 1, CV_32FC1, labels);

如果将OpenCV 2.X的代码换到OpenCV 3.1、OpenCV3.0代码会有什么样子的结果呢？ 

 

这个很熟悉吧所以，如果傻乎乎的换，这个是行不通的。 

下面对于​​label​​和​​labelMat​​按照不同的情况进行分析。 

首先，这个​​labelMat​​和​​trainingMat​​到底能取哪几种类型？

下面，请看OpenCV3.1 源码中的一个部分：

void setData(InputArray _samples, int _layout, InputArray _responses,
                 InputArray _varIdx, InputArray _sampleIdx, InputArray _sampleWeights,
                 InputArray _varType, InputArray _missing)
    {
        samples = _samples.getMat(); 
        responses = _responses.getMat();
        CV_Assert( samples.type() == CV_32F || samples.type() == CV_32S );
        if( !responses.empty() )
        {
            CV_Assert( responses.type() == CV_32F || responses.type() == CV_32S );
        }
    }

为了方便起见，将这个函数的代码的其他部分删除了。首先解释一下：​​samples​​就是训练的数据。​​response​​就是标签。通过上面，我们知道再来用Mat的时候，只能用​​CV_32F​​和​​CV_32S​​。所以说，如果这些矩阵不能写什么​​CV_8UC1​​之类的了，这个是错误的。

假设我们写其他的情况，比如

label为int，labelsMat为CV_32SC1

这个是正确的。

label为float，labelsMat为CV_32FC1

这个会出现错误，这个我还没有分析出来是什么原因。错误的截图如下：

。 

下面的错误均表示为截图所示的错误。

label为int，labelsMat为CV_32FC1

同样的，这个是错误。当我们用Imagewatch插件去观察labelsMat的值的时候发现这个labelsMat的值为

。好吧，这个很明显了。

label为float，labelsMat为CV_32SC1

这个是可以运行的，但是结果肯定是错误的。同样的，值不对。