Opencv 3.0 SVM火车分类问题

Question

我是openCV SVM的新手。 我在Xcode 7.0，openCV 3.0中运行，下面是我的代码

MatMat labels(0,1,CV_32FC1);
//Mat labels(0,1,CV_32S);  //I also try this when i saw some posting, But error too.
...
Mat samples_32f; samples.convertTo(samples_32f, CV_32F);
//Mat samples_32f; samples.convertTo(samples_32f, CV_32FC1); //tried!

Ptr<SVM> classifier = SVM::create();
classifier->SVM::train(samples_32f, 0, labels);  <- Here the Error

OpenCV错误：错误参数（在分类问题中，响应必须是分类的；在创建TrainData时指定varType，或传递整数响应）在train中。

当我搜索一些解决方案时，错误消息似乎来自定义非整数值的labels 。 所以我不得不尝试更改为Mat labels(0,1,CV_32S) ，但是问题错误仍然相同。

所以我不知道代码出了什么问题..有人可以帮助吗？

Answer 1

错误是因为标签不包含定义为0行且每行1列的任何值。 因此，确保labels具有用于SVM训练的行数记录是正确的。

我的解决方案：

Mat labels(0,1,CV_32S); 

/*
for loop to use pushback added value into lables
{...}
*/
/*
or
define another Mat labeled(labels.rows, 1, CV_32S); after the for loop 
and use it in the SVM.train
*/

Mat samples_32f; samples.convertTo(samples_32f, CV_32F);

Ptr<SVM> classifier = SVM::create();
classifier->SVM::train(samples_32f, 0, labels);  <-change the labels names if you define new labels after the for loop.

谢谢，这就是我可以分享的。