视频演示效果 上面的视频已经看到，是了我们通用OpenCV的SVM训练后检测到的Kindle效果，整个SVM的介绍我们将分为两章，本章是简单介绍一下SVM和对Kindle的训练生成训练文件，下一篇我们主要是就看看怎么做预测显示标记出来 SVM简介 SVM较其他传统机器学习算法的优点： 1、小样本，SVM算法要求的样本数是相对比较少的。SVM解决问题的时候，和样本的维数是无关。 2、结构风险最小。 OpenCV SVM的核函数： 线性核函数：SVM::LINEAR，线性内核，没有高维空间映射，速度快； 多项式核函数：SVM::POLY，gamma>0，coef()，degree； 径向基核函数: tmpsrc, gray; //变换图像为64 * 128的大小 cv::resize(src, tmpsrc, cv::Size(imgwidth, int(rate*h))); //灰度转换 cv cv::Mat result = cv::Mat::zeros(cv::Size(imgwidth, imgheight), CV_8UC1); //新建Mat填充127灰度 result = cvScalar
基本结构如下： 一、车牌检测 1、车牌局部化（分割车牌区域），根据尺寸等基本信息去除非车牌图像； 2、判断车牌是否存在 （训练支持向量机 -svm， 判断车牌是否存在）。 ::Mat result; input.copyTo(result); cv::drawContours(result, contours, -1, cv::Scalar(255, 0, svm 会创建一个或多个超平面， 这些超级平面能判断数据属于那个类。 storage Ptr<ml::SVM> model = ml::SVM::create(); model->setType(SVM::C_SVC); model->setKernel 判断车牌是否存在 // load model Ptr<ml::SVM> model = SVM::load("model.xml"); // For each possible plate, classify
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代码实现 01 新建SVM识别项目 ? 我们新建一个opencv-svm的项目，然后在源文件中新建一个svmpredict.cpp文件。 02 定义参数 ? 03 目标检测 ★ 检测流程 ★ 01 加载训练文件 02 加载视频文件 03 视频中每一帧的读取 04 当前帧的目标检测识别 1.加载训练文件 //加载训练文件 cv::Ptr<cv::ml::SVM > svm = cv::ml::SVM::load(trainfile); 2、3.加视频文件读取每一帧 ? ★ 检测流程 ★ 01 缩放图像 02 高斯模糊 03 转为灰度图 04 二值化图像 05 形态学闭操作 06 寻找轮廓 07 排除不可能轮廓 08 SVM检测 ? 目标检测：开始还是用了hog_deal进行了预处理，下面的目标识别很简单的，就一个 //进行svm的预测 float result = svm->predict(one_row); 当结果大于0就说明匹配了
前一篇文章《C++ OpenCV SVM实战Kindle检测（一）----训练数据》我们除了介绍了一下SVM，并且做了对Kindle的图片进行了数据的训练，生成了模型文件，这一篇我们就主要来看看怎么识别预测 视频演示效果 代码实现 01 新建SVM识别项目 ? 03 目标检测 ★ 检测流程 ★ 01 加载训练文件 02 加载视频文件 03 视频中每一帧的读取 04 当前帧的目标检测识别 1.加载训练文件 //加载训练文件 cv::Ptr<cv::ml::SVM > svm = cv::ml::SVM::load(trainfile); 2、3.加视频文件读取每一帧 ? 目标检测：开始还是用了hog_deal进行了预处理，下面的目标识别很简单的，就一个 //进行svm的预测 float result = svm->predict(one_row); 当结果大于0就说明匹配了
总第102篇 前言 我们知道每个模型都有很多参数是可以调节的，比如SVM中使用什么样的核函数以及C值的大小，决策树中树的深度等。 estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, \ n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv 是所需要的调整的参数，以字典或列表的形式表示 scoring:准确率评判标准 n_jobs:并行运算数量（核的数量 ），默认为1，如果设置为-1，则表示将电脑中的cpu全部用上 iid:假设数据在每个cv best_score_：float类型，输出最好的成绩 best_params_:通过网格搜索得到的score最好对应的参数 GridSearchCV方法 decision_function(X):返回决策函数值（比如svm ,groups=None,fit_params)：在数据集上运行所有的参数组合 transform(X):在X上使用训练好的参数 GridSearchCV实例 from sklearn import svm
’ SVM – Linear Kernel ‘rbfsvm’ SVM – Radial Kernel ‘gpc’ Gaussian Process Classifier ‘mlp’ Multi Level id of the model # check the model library to see all models models() # train rf model using 5 fold CV rf = create_model('rf', fold = 5) # train svm model without CV svm = create_model('svm', cross_validation id of the model # check the model library to see all models models() # train rf model using 5 fold CV rf = create_model('rf', fold = 5) # train svm model without CV svm = create_model('svm', cross_validation
01 前言 在上一期的《手把手教你如何由浅入深地理解线性SVM模型》中我们分享了线性SVM模型的来龙去脉，得到很多读者朋友的点赞和支持，本期我们继续分享SVM模型的其他知识，即两个实战的案例，分别用于解决分类问题和预测问题 param_grid =parameters, scoring='accuracy',cv param_grid =parameters, scoring='accuracy',cv 相比于线性可分SVM模型来说，基于核技术的SVM表现了极佳的效果，模型在训练数据集上的平均准确率高达97.34%，而且其在测试数据集的预测准确率也接近98%，说明利用非线性可分SVM模型拟合及预测手体字母数据集是非常理想的 scoring='neg_mean_squared_error', cv
SVM分类器的预测准确率代码实现： 1gs = GridSearchCV(estimator=pipe_svc, 2 param_grid=param_grid, 3 scoring='accuracy', 4 cv=2) 5 6# Note: Optionally, you could use cv=2 7# in the GridSearchCV above to produce 8# the 5 x 2 nested CV that is shown in the figure . 9 10scores = cross_val_score(gs, X_train, y_train, scoring='accuracy', cv=5) 11print('CV accuracy: =2) 7scores = cross_val_score(gs, X_train, y_train, scoring='accuracy', cv=5) 8print('CV accuracy: %.3f
SVM RBF 主要超参数概述 如果是SVM分类模型，这两个超参数分别是惩罚系数$C$和RBF核函数的系数$\gamma$。 以上是SVM分类模型，我们再来看看回归模型。 3) cv: S折交叉验证的折数，即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话，可以适度增大cv的值。 下面我用一个具体的分类例子来观察SVM RBF调参的过程 3. 一个SVM RBF分类调参的例子 这里我们用一个实例来讲解SVM RBF分类调参。 import GridSearchCV grid = GridSearchCV(SVC(), param_grid={"C":[0.1, 1, 10], "gamma": [1, 0.1, 0.01]}, cv
msg = '%s: %.3f (%.3f)' % (name, result.mean(), result.std()) print(msg) #输出 KNN: 0.727 (0.062) SVM ElasticNet() models['KNN'] = KNeighborsRegressor() models['CART'] = DecisionTreeRegressor() models['SVM CART', DecisionTreeRegressor())]) pipelines['ScalerSVM'] = Pipeline([('Scaler', StandardScaler()), ('SVM KNeighborsClassifier() models['CART'] = DecisionTreeClassifier() models['NB'] = GaussianNB() models['SVM ) for mean, std, param in cv_results: print('%f (%f) with %r' % (mean, std, param)) # 调参改进算法 - SVM
具体实现的代码可以参照下面博友的代码，评估svm的分类指标。注意里面的一些细节需要注意，一个是调用roc_curve 方法时，指明目标标签，否则会报错。 = 0.0 mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) all_tpr = [] y_target = np.r_[train_y,test_y] cv import numpy as np from scipy import interp import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm mean_tpr = 0.0 mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) all_tpr = [] for i, (train, test) in enumerate(cv ): #通过训练数据，使用svm线性核建立模型，并对测试集进行测试，求出预测得分 probas_ = classifier.fit(X[train], y[train]).predict_proba
Gradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法，是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法，对象局部的变形与光照影响有很好的稳定性，最初是用HOG特征来来识别人像，通过HOG特征提取+SVM OpenCV中HOG多尺度对象检测API如下： virtual void cv::HOGDescriptor::detectMultiScale( InputArray img, std 2.0, bool useMeanshiftGrouping = false ) Img-表示输入图像 foundLocations-表示发现对象矩形框 hitThreshold-表示SVM 距离度量，默认0表示，表示特征与SVM分类超平面之间 winStride-表示窗口步长 padding-表示填充 scale-表示尺度空间 finalThreshold-最终阈值，默认为2.0 useMeanshiftGrouping -不建议使用，速度太慢拉 使用OpenCV预训练SVM行人HOG特征分类器实现多尺度行人检测的代码如下： import cv2 as cv if __name__ == '__main__':
机器学习—聚类降维 机器学习—Kmeans 聚类属于无监督学习，朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，即已经给出了样本的分类 1. 随机给K个聚类质心 v 2. ::BackgroundSubtractorMOG2 mog; cv::Mat foreground; cv::Mat background; cv::Mat frame ::erode(foreground, foreground, cv::Mat()); // 膨胀 cv::dilate(foreground, foreground , cv::Mat()); mog.getBackgroundImage(background); // 返回当前背景图像 cv::imshow("video ", foreground); cv::imshow("background", background); if (cv::waitKey(25) > 0)
ind <- cut(1:nrow(churnTrain), breaks = 10, labels = F) accuracies <- c() for (i in 1:10) { fit <- svm trainControl中可以设置重采样的参数，指定boot\boot632\cv\repeatdcv\LOOCV\LGOCV\non\oob\adaptive_cv\adaptive_boot\adaptive_LGOCV testset$voice_mail_plan <- NULL testset <- cbind(intl_plan, voice_plan,testset) # 线性判别分析创建一个特征筛选算法，交叉验证方法cv ldaControl <- rfeControl(functions = ldaFuncs, method = "<em>cv</em>") # 反向特征筛选 ldaProfile <- rfe(trainset[,names install.packages("ROCR") library(ROCR) svmfit <- svm(churn~.
同时也通过公众号文章关注到了SIGAI，在更新的文章中对很多知识可以有很好的巩固，比如：梯度下降法、SVM综述、神经网络中的各种激活函数、人脸检测算法综述、理解凸优化、牛顿法和拟牛顿法、卷积网络压缩加速 面试分享 阿里（CV算法工程师） ? ? 百度（CV算法工程师） ? 银联 ? vivo（视频图像算法工程师） ? Face++（CV算法工程师） ? 虹软（CV算法工程师） ? 依图（CV算法工程师） ? 网易互娱 ? 多益（AI及大数据） ? 贝壳（CV算法工程师） ? ? 搜狗（CV算法工程师） ? 寒武纪（算法工程师）： ? vivo（图像算法工程师-图像加速） ? 商汤（CV算法工程师） ? 腾讯（算法） ?
简介 学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现 学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题 学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量 在写入路径提前建立好文件夹： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv highgui.hpp> #include <opencv2/ml/ml.hpp> #include <io.h> using namespace std; using namespace cv SVM_params.svm_type ：SVM的类型： C_SVC表示SVM分类器，C_SVR表示SVM回归 SVM_params.kernel_type：核函数类型 线性核LINEAR: d highgui.hpp> #include <opencv2/ml/ml.hpp> #include <io.h> using namespace std; using namespace cv
接下来，我们定义了具有10次迭代(外部CV)的交叉验证(CV)方案。在每次迭代中，训练集和测试集分别进行数据转换，以避免知识泄漏。然后将支持向量机(SVM)模型用于训练集。SVM依赖于超参数C。 为了决定使用C的哪个值，我们创建了一个包含10折的内部CV。这意味着，对于我们想要测试的每一个C值，一个SVM模型都要训练和测试10次；对于给定的C值，最后的性能是通过平均10个性能来估计的。 然后使用最优的C参数在整个训练集上训练SVM模型。该训练模型的性能在测试集中进行测量。整个过程重复10次(即外部CV的10次迭代)。 我们将再次使用分层10-fold，就像前面定义的外部CV一样。读者可以参考图19.1以获得模型设计的可视化表示。 现在，我们准备将SVM模型与训练数据进行拟合。 这个值为C的SVM模型再次被用来在整个训练集中(由外部CV定义)训练一个SVM模型，并被存储在一个名为best_estimator_的对象中，我们将使用它来定义第二个分类器best clf。
我们将此问题建模为多类别的分类问题，并构建SVM和决策树集成的方法，根据用户的搜索细节，预测用户可能预定酒店的簇（cluster）。 数据 数据是匿名的，几乎所有字段都是数字格式。 from sklearnimport preprocessing from sklearn.preprocessingimport StandardScaler from sklearnimport svm RandomForestClassifier（n_estimators= 273，max_depth= 10，random_state= 0）） np.mean（cross_val_score（clf，X，y，cv = 10）） 0.24865023372782996 SVM分类器 SVM非常耗时。 ='ovo')) np.mean(cross_val_score(clf, X, y, cv=10)) 0.3228727137315005 Github：https://github.com/susanli2016
在深度学习进入CV后，CV的学习越来越变得“扁平快”。网络上随处可见的学习经验，各类的计算资源和开源代码，研究成果也不需要像以前死磕到底，就能够做出优秀的成绩。 因此，CV的经典算法与精髓就显得尤为重要，能够帮助我们在现实任务中，可以从容地进行设计、诊断和调试。 以下列举几个经典应用的实践项目的学习目标，主要包括图像分割。目标跟踪。检测识别三个部分。 掌握SVM的理论推导，借助lib-svm库，用交叉验证实现基于SVM的分类任务。学习 Adaboost的核心思想，即通过对弱分类器加权组合，提升为强分类器。
腾讯云视频AI智能审核借助 AI 对视频内容（CV、ASR、OCR）进行涉黄、涉政、涉暴、违规检测，支持自定义审核模版，支持大客户审核测试集定制，检测范围准包含色情、性感、亲密行为、敏感台标、敏感人物库（落马官员等）、敏感网站、暴力血腥、武器等多维度。支持截帧间隔可配，并支持多种音视频格式以及编码算法。
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