OpenCV自学笔记二十四：支持向量机

在OpenCV中，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）算法的实现包含在ml模块中。SVM是一种常用的监督学习算法，主要用于分类问题。

SVM的原理：通过在特征空间中找到一个最优超平面，将不同类别的样本分开。该超平面被定义为使得两个类别的间隔最大化的决策边界，而且只有少数样本点处于边界上，这些样本点被称为支持向量。对于线性可分的数据集，可以使用线性SVM进行分类；对于线性不可分的数据集，可以使用非线性SVM，引入核函数将数据映射到高维特征空间进行分类。

在OpenCV中，SVM的函数为`cv.ml.SVM_create()`。下面是一个使用SVM算法进行二分类的示例代码：

复制代码

import cv2 as cv

import numpy as np

# 创建SVM对象

svm = cv.ml.SVM_create()

# 设置SVM参数

svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC)

svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR)

# 准备训练数据

trainData = np.array([[0, 0], [1, 1]], dtype=np.float32)

responses = np.array([0, 1], dtype=np.int32)

# 训练SVM模型

svm.train(trainData, cv.ml.ROW_SAMPLE, responses)

# 准备测试数据

testData = np.array([[2, 2]], dtype=np.float32)

# 使用SVM分类

result = svm.predict(testData)

print("结果：", result[1].item())

在上述示例中，我们首先创建了一个SVM对象。然后，通过`setType()`函数设置SVM的类型为C_SVC（多类别分类）。使用`setKernel()`函数设置内核函数为线性核函数。接下来，准备训练数据`trainData`和对应的标签`responses`。使用`train()`函数对SVM模型进行训练。最后，准备测试数据`testData`，并使用`predict()`函数对测试数据进行分类预测。

运行以上代码，将输出结果为`结果： 1.0`，表示测试数据被分类为标签1。

除了二分类问题，SVM算法还可以用于多类别分类、回归问题以及异常检测等场景。不同的问题需要使用不同的SVM类型和参数设置，具体可参考OpenCV的文档和函数说明。