學習OpenCV——SVM

小熊不去實驗室發表於2012-04-10
OpenCV

學習SVM，首先通過http://zh.wikipedia.org/wiki/SVM，

再通過部落格http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6969904

OpenCV開發SVM演算法是基於LibSVM軟體包開發的，LibSVM是臺灣大學林智仁(Lin Chih-Jen)等開發設計的一個簡單、易於使用和快速有效的SVM模式識別與迴歸的軟體包。用OpenCV使用SVM演算法的大概流程是

1）設定訓練樣本集

需要兩組資料，一組是資料的類別，一組是資料的向量資訊。

2）設定SVM引數

利用CvSVMParams類實現類內的成員變數svm_type表示SVM型別：

CvSVM：：C_SVC  C-SVC

CvSVM：：NU_SVC v-SVC

CvSVM：：ONE_CLASS 一類SVM

CvSVM：：EPS_SVR e-SVR

CvSVM：：NU_SVR v-SVR

成員變數kernel_type表示核函式的型別：

CvSVM：：LINEAR 線性：u‘v

CvSVM：：POLY 多項式：(r*u'v + coef0)^degree

CvSVM：：RBF RBF函式：exp(-r|u-v|^2)

CvSVM：：SIGMOID sigmoid函式：tanh(r*u'v + coef0)

成員變數degree針對多項式核函式degree的設定，gamma針對多項式/rbf/sigmoid核函式的設定，coef0針對多項式/sigmoid核函式的設定，Cvalue為損失函式，在C-SVC、e-SVR、v-SVR中有效，nu設定v-SVC、一類SVM和v-SVR引數，p為設定e-SVR中損失函式的值，class_weightsC_SVC的權重，term_crit為SVM訓練過程的終止條件。其中預設值degree = 0，gamma = 1，coef0 = 0，Cvalue = 1，nu = 0，p = 0，class_weights = 0

3）訓練SVM

呼叫CvSVM：：train函式建立SVM模型，第一個引數為訓練資料，第二個引數為分類結果，最後一個引數即CvSVMParams

4）用這個SVM進行分類

呼叫函式CvSVM：：predict實現分類

5）獲得支援向量

除了分類，也可以得到SVM的支援向量，呼叫函式CvSVM：：get_support_vector_count獲得支援向量的個數，CvSVM：：get_support_vector獲得對應的索引編號的支援向量。

實現程式碼如下：執行步驟

[cpp] view plaincopyprint?
  1. // step 1:   
  2. float labels[4] = {1.0, -1.0, -1.0, -1.0};  
  3. Mat labelsMat(3, 1, CV_32FC1, labels);  
  4.   
  5. float trainingData[4][2] = { {501, 10}, {255, 10}, {501, 255}, {10, 501} };  
  6. Mat trainingDataMat(3, 2, CV_32FC1, trainingData);  
  7.   
  8. // step 2:   
  9. CvSVMParams params;  
  10. params.svm_type = CvSVM::C_SVC;  
  11. params.kernel_type = CvSVM::LINEAR;  
  12. params.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 100, 1e-6);  
  13.   
  14. // step 3:   
  15. CvSVM SVM;  
  16. SVM.train(trainingDataMat, labelsMat, Mat(), Mat(), params);  
  17.   
  18. // step 4:   
  19. Vec3b green(0, 255, 0), blue(255, 0, 0);  
  20. for (int i=0; i<image.rows; i++)  
  21. {  
  22.     for (int j=0; j<image.cols; j++)  
  23.     {  
  24.         Mat sampleMat = (Mat_<float>(1,2) << i,j);  
  25.         float response = SVM.predict(sampleMat);  
  26.   
  27.         if (fabs(response-1.0) < 0.0001)  
  28.         {  
  29.             image.at<Vec3b>(j, i) = green;  
  30.         }  
  31.         else if (fabs(response+1.0) < 0.001)  
  32.         {  
  33.             image.at<Vec3b>(j, i) = blue;  
  34.         }  
  35.     }  
  36. }  
  37.   
  38. // step 5:   
  39. int c = SVM.get_support_vector_count();  
  40.   
  41. for (int i=0; i<c; i++)  
  42. {  
  43.     const float* v = SVM.get_support_vector(i);  
  44. }  

 

實驗程式碼1：顏色分類

//利用SVM解決2維空間向量的3級分類問題    
#include "stdafx.h"    
#include "cv.h"    
#include "highgui.h"    	   
#include <ML.H>    
#include <TIME.H>    
   
#include <CTYPE.H>    
  
#include <IOSTREAM>    
using namespace std;   
int main(int argc, char **argv)   
{   
		int size = 400;         //影像的長度和寬度    
	    const int s = 1000;          //試驗點個數（可更改！！）    
	    int i, j, sv_num;   
	    IplImage *img;   
	    CvSVM svm = CvSVM();    //★★★    
	    CvSVMParams param;   
	    CvTermCriteria criteria;//停止迭代的標準    
	    CvRNG rng = cvRNG(time(NULL));   
	    CvPoint pts[s];         //定義1000個點    
	    float data[s*2];        //點的座標    
	    int res[s];             //點的所屬類    
	    CvMat data_mat, res_mat;   
	    CvScalar rcolor;   
	    const float *support;   
		// (1)影像區域的確保和初始化    
	    img= cvCreateImage(cvSize(size, size), IPL_DEPTH_8U, 3);   
	    cvZero(img);   
	    //確保畫像區域，並清0(用黑色作初始化處理)。    
	   
	    // (2)學習資料的生成    
	    for (i= 0; i< s; i++) {   
	        pts[i].x= cvRandInt(&rng) % size;   //用隨機整數賦值    
	        pts[i].y= cvRandInt(&rng) % size;   
	        if (pts[i].y> 50 * cos(pts[i].x* CV_PI/ 100) + 200) {   
	            cvLine(img, cvPoint(pts[i].x- 2, pts[i].y- 2), cvPoint(pts[i].x+ 2, pts[i].y+ 2), CV_RGB(255, 0, 0));   
				cvLine(img, cvPoint(pts[i].x+ 2, pts[i].y- 2), cvPoint(pts[i].x- 2, pts[i].y+ 2), CV_RGB(255, 0, 0));   
	            res[i] = 1;   
	        }   
	        else {   
	            if (pts[i].x> 200) {   
	                cvLine(img, cvPoint(pts[i].x- 2, pts[i].y- 2), cvPoint(pts[i].x+ 2, pts[i].y+ 2), CV_RGB(0, 255, 0));   
	                cvLine(img, cvPoint(pts[i].x+ 2, pts[i].y- 2), cvPoint(pts[i].x- 2, pts[i].y+ 2), CV_RGB(0, 255, 0));   
	                res[i] = 2;   
	            }   
	            else {   
	                cvLine(img, cvPoint(pts[i].x- 2, pts[i].y- 2), cvPoint(pts[i].x+ 2, pts[i].y+ 2), CV_RGB(0, 0, 255));   
	                cvLine(img, cvPoint(pts[i].x+ 2, pts[i].y- 2), cvPoint(pts[i].x- 2, pts[i].y+ 2), CV_RGB(0, 0, 255));   
	                res[i] = 3;   
	            }   
	        }   
	    }   
	    //生成2維隨機訓練資料，並將其值放在CvPoint資料型別的陣列pts[ ]中。    
	   
	    // (3)學習資料的顯示    
	    cvNamedWindow("SVM", CV_WINDOW_AUTOSIZE);   
	    cvShowImage("SVM", img);   
	    cvWaitKey(0);   
	   
	    // (4)學習引數的生成    
	    for (i= 0; i< s; i++) {   
	        data[i* 2] = float (pts[i].x) / size;   
	        data[i* 2 + 1] = float (pts[i].y) / size;   
	    }   
	    cvInitMatHeader(&data_mat, s, 2, CV_32FC1, data);   
	    cvInitMatHeader(&res_mat, s, 1, CV_32SC1, res);   
	    criteria= cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS, 1000, FLT_EPSILON);   
	    param= CvSVMParams (CvSVM::C_SVC, CvSVM::RBF, 10.0, 8.0, 1.0, 10.0, 0.5, 0.1, NULL, criteria);   
	    /*  
	        SVM種類：CvSVM::C_SVC  
	        Kernel的種類：CvSVM::RBF  
	        degree：10.0（此次不使用）  
	        gamma：8.0  
	        coef0：1.0（此次不使用）  
	        C：10.0  
	        nu：0.5（此次不使用）  
	        p：0.1（此次不使用）  
			然後對訓練資料正規化處理，並放在CvMat型的陣列裡。  
	                                                            */   
	   
	   
	    //☆☆☆☆☆☆☆☆☆(5)SVM學習☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆    
	    svm.train(&data_mat, &res_mat, NULL, NULL, param);//☆    
	    //☆☆利用訓練資料和確定的學習引數,進行SVM學習☆☆☆☆        
	   
	    // (6)學習結果的繪圖    
	    for (i= 0; i< size; i++) {   
	        for (j= 0; j< size; j++) {   
	            CvMat m;   
	            float ret = 0.0;   
	            float a[] = { float (j) / size, float (i) / size };   
	            cvInitMatHeader(&m, 1, 2, CV_32FC1, a);   
	            ret= svm.predict(&m);   
	            switch ((int) ret) {   
	                case 1:   
	                    rcolor= CV_RGB(100, 0, 0);   
	                    break;   
	                case 2:   
	                    rcolor= CV_RGB(0, 100, 0);   
	                    break;   
	                case 3:   
	                    rcolor= CV_RGB(0, 0, 100);   
	                    break;   
	            }   
	            cvSet2D(img, i, j, rcolor);   
	        }   
	    }   
	    //為了顯示學習結果，通過輸入影像區域的所有畫素(特徵向量)並進行分類。然後對輸入畫素用所屬等級的顏色繪圖。    
	   
	    // (7)訓練資料的再繪製    
	    for (i= 0; i< s; i++) {   
	        CvScalar rcolor;   
	        switch (res[i]) {   
	            case 1:   
	                rcolor= CV_RGB(255, 0, 0);   
	                break;   
	            case 2:   
	                rcolor= CV_RGB(0, 255, 0);   
	                break;   
	            case 3:   
	                rcolor= CV_RGB(0, 0, 255);   
	                break;   
	        }   
	        cvLine(img, cvPoint(pts[i].x- 2, pts[i].y- 2), cvPoint(pts[i].x+ 2, pts[i].y+ 2), rcolor);   
	        cvLine(img, cvPoint(pts[i].x+ 2, pts[i].y- 2), cvPoint(pts[i].x- 2, pts[i].y+ 2), rcolor);   
	    }   
	    //將訓練資料在結果影像上重複的繪製出來。    
	   
	    // (8)支援向量的繪製    
	    sv_num= svm.get_support_vector_count();   
	    for (i= 0; i< sv_num; i++) {   
	        support = svm.get_support_vector(i);   
	        cvCircle(img, cvPoint((int) (support[0] * size), (int) (support[1] * size)), 5, CV_RGB(200, 200, 200));   
	    }   
	    //用白色的圓圈對支援向量作標記。    
	   
	    // (9)影像的顯示     
	    cvNamedWindow("SVM", CV_WINDOW_AUTOSIZE);   
	    cvShowImage("SVM", img);   
	    cvWaitKey(0);   
	    cvDestroyWindow("SVM");   
	    cvReleaseImage(&img);   
	    return 0;   
	    //顯示實際處理結果的影像，直到某個鍵被按下為止。    
	}


實驗程式碼2：用MIT人臉庫檢測，效果實在不好，檢測結果全是人臉或者全都不是人臉。原因應該是影像檢測沒有做好應該用HoG等特徵首先檢測，在進行分類訓練，不特徵不明顯，肯定分類效果並不好。

//
// File Name: pjSVM.cpp
// Author:   easyfov(easyfov@gmail.com)
// Company: Lida Optical and Electronic Co.,Ltd.
//http://apps.hi.baidu.com/share/detail/32719017
//

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <ml.h>

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <vector>
using namespace std;

#define WIDTH 20
#define HEIGHT 20

int main( /*int argc, char** argv*/ )
{
	vector<string> img_path;
	vector<int> img_catg;
	int nLine = 0;
	string buf;
	ifstream svm_data( "E:/SVM_DATA.txt" );

	while( svm_data )
	{
		if( getline( svm_data, buf ) )
		{
			nLine ++;
			if( nLine % 2 == 0 )
			{
				 img_catg.push_back( atoi( buf.c_str() ) );//atoi將字串轉換成整型，標誌（0,1）
			}
			else
			{
				img_path.push_back( buf );//影像路徑
			}
		}
	}
	svm_data.close();//關閉檔案

	CvMat *data_mat, *res_mat;
	int nImgNum = nLine / 2;			//讀入樣本數量
	樣本矩陣，nImgNum：橫座標是樣本數量， WIDTH * HEIGHT：樣本特徵向量，即影像大小
	data_mat = cvCreateMat( nImgNum, WIDTH * HEIGHT, CV_32FC1 );
	cvSetZero( data_mat );
	//型別矩陣,儲存每個樣本的型別標誌
	res_mat = cvCreateMat( nImgNum, 1, CV_32FC1 );
	cvSetZero( res_mat );

	IplImage *srcImg, *sampleImg;
	float b;
	DWORD n;

	for( string::size_type i = 0; i != img_path.size(); i++ )
	{
	   srcImg = cvLoadImage( img_path[i].c_str(), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
	   if( srcImg == NULL )
	   {
			cout<<" can not load the image: "<<img_path[i].c_str()<<endl;
			continue;
	   }

	   cout<<" processing "<<img_path[i].c_str()<<endl;

	   sampleImg = cvCreateImage( cvSize( WIDTH, HEIGHT ), IPL_DEPTH_8U, 1 );//樣本大小（WIDTH, HEIGHT）
	   cvResize( srcImg, sampleImg );//改變影像大小

	   cvSmooth( sampleImg, sampleImg );	//降噪
	   //生成訓練資料
	   n = 0;
		for( int ii = 0; ii < sampleImg->height; ii++ )
		{
			for( int jj = 0; jj < sampleImg->width; jj++, n++ )
			{
				 b = (float)((int)((uchar)( sampleImg->imageData + sampleImg->widthStep * ii + jj )) / 255.0 );
				 cvmSet( data_mat, (int)i, n, b );
			}
	    }
		cvmSet( res_mat, i, 0, img_catg[i] );
	    cout<<" end processing "<<img_path[i].c_str()<<" "<<img_catg[i]<<endl;
	}


	CvSVM svm = CvSVM();
	CvSVMParams param;
	CvTermCriteria criteria;
	criteria = cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS, 1000, FLT_EPSILON );
	param = CvSVMParams( CvSVM::C_SVC, CvSVM::RBF, 10.0, 0.09, 1.0, 10.0, 0.5, 1.0, NULL, criteria );
	 /*  
	        SVM種類：CvSVM::C_SVC  
	        Kernel的種類：CvSVM::RBF  
	        degree：10.0（此次不使用）  
	        gamma：8.0  
	        coef0：1.0（此次不使用）  
	        C：10.0  
	        nu：0.5（此次不使用）  
	        p：0.1（此次不使用）  
			然後對訓練資料正規化處理，並放在CvMat型的陣列裡。  
	                                                            */   
	//☆☆☆☆☆☆☆☆☆(5)SVM學習☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆    
	svm.train( data_mat, res_mat, NULL, NULL, param );
	//☆☆利用訓練資料和確定的學習引數,進行SVM學習☆☆☆☆
	svm.save( "SVM_DATA.xml" );


	//檢測樣本
	IplImage *tst, *tst_tmp;
	vector<string> img_tst_path;
	ifstream img_tst( "E:/SVM_TEST.txt" );
	while( img_tst )
	{
		if( getline( img_tst, buf ) )
		{
			img_tst_path.push_back( buf );
	    }
	}
	img_tst.close();

	CvMat *tst_mat = cvCreateMat( 1, WIDTH*HEIGHT, CV_32FC1 );
	char line[512];
	ofstream predict_txt( "SVM_PREDICT.txt" );
	for( string::size_type j = 0; j != img_tst_path.size(); j++ )
	{
		tst = cvLoadImage( img_tst_path[j].c_str(), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
		if( tst == NULL )
		{
			 cout<<" can not load the image: "<<img_tst_path[j].c_str()<<endl;
			   continue;
   }
   tst_tmp = cvCreateImage( cvSize( WIDTH, HEIGHT ), IPL_DEPTH_8U, 1 );
   cvResize( tst, tst_tmp );
   cvSmooth( tst_tmp, tst_tmp );
   n = 0;
   for(int ii = 0; ii < tst_tmp->height; ii++ )
   {
	 for(int jj = 0; jj < tst_tmp->width; jj++, n++ )
	 {
		 b = (float)(((int)((uchar)tst_tmp->imageData+tst_tmp->widthStep*ii+jj))/255.0);
		 cvmSet( tst_mat, 0, n, (double)b );
	 }
   }

   int ret = svm.predict( tst_mat );
   sprintf( line, "%s %d\r\n", img_tst_path[j].c_str(), ret );
   predict_txt<<line;
}
predict_txt.close();

cvReleaseImage( &srcImg );
cvReleaseImage( &sampleImg );
cvReleaseImage( &tst );
cvReleaseImage( &tst_tmp );
cvReleaseMat( &data_mat );
cvReleaseMat( &res_mat );

return 0;
}


其中

G:/program/pjSVM/face/1.png
0
G:/program/pjSVM/face/2.png
0
G:/program/pjSVM/face/3.png
0
G:/program/pjSVM/face/4.png
0
G:/program/pjSVM/face/5.png
0
G:/program/pjSVM/face/6.png
0
G:/program/pjSVM/face/7.png
0
G:/program/pjSVM/face/8.png
0
G:/program/pjSVM/face/9.png
0
G:/program/pjSVM/face/10.png
0
G:/program/pjSVM/face/11.png
0
G:/program/pjSVM/face/12.png
0
G:/program/pjSVM/face/13.png
0
G:/program/pjSVM/face/14.png
0
G:/program/pjSVM/face/15.png
1
G:/program/pjSVM/face/16.png
1
G:/program/pjSVM/face/17.png
1
G:/program/pjSVM/face/18.png
1
G:/program/pjSVM/face/19.png
1
G:/program/pjSVM/face/20.png
1
G:/program/pjSVM/face/21.png
1
G:/program/pjSVM/face/22.png
1
G:/program/pjSVM/face/23.png
1
G:/program/pjSVM/face/24.png
1
G:/program/pjSVM/face/25.png
1
G:/program/pjSVM/face/26.png
1
G:/program/pjSVM/face/27.png
1
G:/program/pjSVM/face/28.png
1
G:/program/pjSVM/face/29.png
1
G:/program/pjSVM/face/30.png

1

SVM_TEST.txt中內容如下：

G:/program/pjSVM/try_face/5.png
G:/program/pjSVM/try_face/9.png
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PS：txt操作簡單方式：http://blog.csdn.net/lytwell/article/details/6029503

 

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