SVM学习（一）SVM模型训练与分类_svm训练

SVM模型训练与分类

支持向量机（SVM）：
一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面。换句话说，给定一些标记好的训练本（监督式学习），SVM算法输出一个最优化的超分隔平面。本次利用VS2015+OpenCV3.4.1实现SVM算法，完成数据集的训练，生成XML文件，然后通过调用XML文件来实现图片的识别分类。即为分三个步骤：数据集的准备、数据集的模型训练以及利用训练好的模型进行测试分类。

目的：利用SVM算法实现手写体0和1的图片的识别分类。

步骤1：数据集的准备

在OpenCV的安装路径下，搜索digits，可以得到一张图片，图片大小为1000*2000，有0-9的10个数字，每5行为一个数字，总共50行，共有5000个手写数字，每个数字块大小为20×20。 下面将把这些数字中的0和1作为二分类的准备数据。其中0有500张，1有500张。

用下面的代码将图片准备好，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;

int main()
{
	char ad[128] = { 0 };
	int  filename = 0, filenum = 0;
	Mat img = imread("F:\\Opencv3_4_1\\opencv\\sources\\samples\\data\\digits.png");
	Mat gray;
	cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);
	int b = 20;
	int m = gray.rows / b;   //原图为1000*2000
	int n = gray.cols / b;   //裁剪为5000个20*20的小图块
	for (int i = 0; i < m; i++)
	{
		int offsetRow = i*b;  //行上的偏移量
		if (i % 5 == 0 && i != 0)
		{
			filename++;
			filenum = 0;
		}
		for (int j = 0; j < n; j++)
		{
			int offsetCol = j*b; //列上的偏移量
			sprintf_s(ad, "D:\\data\\%d\\%d.jpg", filename, filenum++);
			//截取20*20的小块
			Mat tmp;
			gray(Range(offsetRow, offsetRow + b), Range(offsetCol, offsetCol + b)).copyTo(tmp);
			imwrite(ad, tmp);
		}
	}
	return 0;
}
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最后可以得到这样的结果

将以上图片可以进行分类成训练集和测试集，方便后期进行训练和测试。要注意：训练中的图片不包含测试集合中的图片。

训练数据800张，0，1各400张；测试数据200张，0，1各100张

步骤2：模型的训练

数据准备完成之后，就可以用下面的代码训练了：

#include <stdio.h>  
#include <time.h>  
#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include <opencv/cv.h>  
#include <iostream> 
#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include <opencv2/ml/ml.hpp>  
#include <io.h> //查找文件相关函数

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::ml;

void getFiles(string path, vector<string>& files);
void getBubble(Mat& trainingImages, vector<int>& trainingLabels);
void getNoBubble(Mat& trainingImages, vector<int>& trainingLabels);
int main()
{
	//获取训练数据
	Mat classes;
	Mat trainingData;
	Mat trainingImages;
	vector<int> trainingLabels;
	//getBubble()与getNoBubble()将获取一张图片后会将图片（特征）写入
	//  到容器中，紧接着会将标签写入另一个容器中，这样就保证了特征
	//  和标签是一一对应的关系push_back(0)或者push_back(1)其实就是
	//  我们贴标签的过程。
	getBubble(trainingImages, trainingLabels);
	getNoBubble(trainingImages, trainingLabels);
	//在主函数中，将getBubble()与getNoBubble()写好的包含特征的矩阵拷贝给trainingData，将包含标签的vector容器进行类
	//型转换后拷贝到trainingLabels里，至此，数据准备工作完成，trainingData与trainingLabels就是我们要训练的数据。
	Mat(trainingImages).copyTo(trainingData);
	trainingData.convertTo(trainingData, CV_32FC1);
	Mat(trainingLabels).copyTo(classes);
	// 创建分类器并设置参数
	Ptr<SVM> SVM_params = SVM::create();
	SVM_params->setType(SVM::C_SVC);
	SVM_params->setKernel(SVM::LINEAR);  //核函数
	SVM_params->setDegree(0);
	SVM_params->setGamma(1);
	SVM_params->setCoef0(0);
	SVM_params->setC(1);
	SVM_params->setNu(0);
	SVM_params->setP(0);
	SVM_params->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER + TermCriteria::EPS, 1000, 0.01));
	Ptr<TrainData> tData = TrainData::create(trainingData, ROW_SAMPLE, classes);
	// 训练分类器
	SVM_params->train(tData);
	//保存模型
	SVM_params->save("svm.xml");//将训练好的模型保存在此文件中。
	cout << "训练好了！！！" << endl;
	getchar();
	return 0;
}
void getFiles(string path, vector<string>& files)//用来遍历文件夹下的所有文件。
{
	intptr_t   hFile = 0;
	struct _finddata_t fileinfo;
	string p;
	int i = 30;
	if ((hFile = _findfirst(p.assign(path).append("\\*").c_str(), &fileinfo)) != -1)
	{
		do
		{
			if ((fileinfo.attrib &  _A_SUBDIR))
			{
				if (strcmp(fileinfo.name, ".") != 0 && strcmp(fileinfo.name, "..") != 0)
					getFiles(p.assign(path).append("\\").append(fileinfo.name), files);
			}
			else
			{
				files.push_back(p.assign(path).append("\\").append(fileinfo.name));
			}

		} while (_findnext(hFile, &fileinfo) == 0);

		_findclose(hFile);
	}
}
//获取正样本
//并贴标签为1
void getBubble(Mat& trainingImages, vector<int>& trainingLabels)
{
	char * filePath = "D:\\data\\train_image\\1"; //数字1样本路径
	vector<string> files;
	getFiles(filePath, files);
	int number = files.size();
	for (int i = 0; i < number; i++)
	{
		Mat  SrcImage = imread(files[i].c_str());
		SrcImage = SrcImage.reshape(1, 1);
		trainingImages.push_back(SrcImage);
		trainingLabels.push_back(1);//该样本为数字1
	}

}
//获取负样本
//并贴标签为0
void getNoBubble(Mat& trainingImages, vector<int>& trainingLabels)
{
	char * filePath = "D:\\data\\train_image\\0"; //数组0样本路径
	vector<string> files;
	getFiles(filePath, files);
	int number = files.size();
	for (int i = 0; i < number; i++)
	{
		Mat  SrcImage = imread(files[i].c_str());
		SrcImage = SrcImage.reshape(1, 1);
		trainingImages.push_back(SrcImage);
		trainingLabels.push_back(0); //该样本是数字0
	}
}
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注意：此过程的主要目的是生成xml文件，此文件保存在该工程项目的根目录下。

步骤3：加载模型进行分类识别

将上一步生成的XML文件复制一份到该工程根目录下，否则无法加载。

测试代码如下所示：

#include <stdio.h>  
#include <time.h>  
#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include <opencv/cv.h>  
#include <iostream> 
#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include <opencv2/ml/ml.hpp>  
#include <io.h>
using namespace std;
using namespace cv;
//using namespace ml;

void getFiles(string path, vector<string>& files);
int main()
{
	int result0 = 0;
	int result1 = 0;
	char * filePath = "D:\\data\\test_image\\0";
	vector<string> files;
	getFiles(filePath, files);
	int number = files.size();
	cout <<"共有测试图片"<< number<<"张\n" << endl;
	Ptr<ml::SVM>svm = ml::SVM::load("svm.xml");
	
	for (int i = 0; i < number; i++)
	{
		Mat inMat = imread(files[i].c_str());
		Mat p = inMat.reshape(1, 1);
		p.convertTo(p, CV_32FC1);
		int response = (int)svm->predict(p);
		cout << "识别的数字为：" << response << endl;
		if (response == 0)
		{
			result0++;
		}
		else 
		{
			result1++;
		}

	}
	cout << "识别的数字0的个数为：" << result0 << endl;
	cout << "识别的数字1的个数为：" << result1 << endl;
	getchar();
	return  0;
}
void getFiles(string path, vector<string>& files)  //用来遍历文件夹下所有文件
{
	intptr_t   hFile = 0;
	/*long   hFile = 0;*/
	struct _finddata_t fileinfo;
	string p;
	if ((hFile = _findfirst(p.assign(path).append("\\*").c_str(), &fileinfo)) != -1)
	{
		do
		{
			if ((fileinfo.attrib &  _A_SUBDIR))
			{
				if (strcmp(fileinfo.name, ".") != 0 && strcmp(fileinfo.name, "..") != 0)
					getFiles(p.assign(path).append("\\").append(fileinfo.name), files);
			}
			else
			{
				files.push_back(p.assign(path).append("\\").append(fileinfo.name));
			}
		} while (_findnext(hFile, &fileinfo) == 0);
		_findclose(hFile);
	}
}
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本次的测试图片共100张，其中0有94张，1有6张。

下面展示测试效果：

可以看出测试效果还不错！