[英]Using SVM with HOG Features to Classify Vehicles
我的目标是使用SVM和HOG功能在SUV和轿车之间进行分类。
首先,我阅读了86个训练图像,为每个图像计算HOG功能,然后将它们放在大小为86xdescriptorSize的训练垫中,称为HOGFeat_train。
Mat HOGFeat_train(num_train_images, derSize, CV_32FC1); //86xdescriptor size training Mat
for (int file_count = 1; file_count < (num_train_images + 1); file_count++)
{
ss << name << file_count << type; //'Vehicle_1.jpg' ... 'Vehicle_2.jpg' ... etc ...
string filename = ss.str();
ss.str("");
Mat training_img = imread(filename, 0); //Reads the training images from the folder
HOGDescriptor hog_train;
vector<float> descriptors_train;
vector<Point> locations_train;
hog_train.compute(training_img, descriptors_train, Size(16, 16), Size(0, 0), locations_train); //not sure about these values
for (int i = 0; i < descriptors_train.size(); i++)
HOGFeat_train.at<float>(file_count-1, i) = descriptors_train.at(i);
}
接下来,我为SVM的监督学习部分创建了86个标签的labels_mat(我知道这种方式不切实际且耗时,稍后将进行修复)。 1表示SUV,-1表示轿车。 不确定这些SVM参数,但是我尝试了不同的品种和值,但所有结果都是相同的。
float labels[86] = { 1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, -1, 1, -1, -1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, 1, -1, 1, 1, -1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, -1, 1, 1, -1, 1, -1};
Mat labels_mat(num_train_images, 1, CV_32S);
cout << "Beginning Training..." << endl;
Ptr<SVM> svm = SVM::create();
svm->setType(SVM::C_SVC);
svm->setKernel(SVM::LINEAR);
//svm->setDegree(3);
//svm->setGamma(2);
//svm->setC(.5);
cout << "Parameters Set..." << endl;
svm->train(HOGFeat_train, ROW_SAMPLE, labels_mat);
cout << "Training Successful" << endl;
接下来,以与训练图像相同的方式读取10张测试图像,然后再次计算HOG功能。 在计算出HOG功能后,将它们放入1行x描述符化的HOGFeat_test Mat中,然后在该HOGFeat_test Mat上使用svm-> predict,它应返回值-1表示轿车或1表示SUV。
Mat HOGFeat_test(1, derSize, CV_32FC1); //Creates a 1 x descriptorSize Mat to house the HoG features from the test image
for (int file_count = 1; file_count < (num_test_images + 1); file_count++)
{
ss2 << name2 << file_count << type2; //'Test_1.jpg' ... 'Test_2.jpg' ... etc ...
string filename2 = ss2.str();
ss2.str("");
Mat test_image = imread(filename2, 0); //Read the file folder
HOGDescriptor hog_test;
vector<float> descriptors_test;
vector<Point> locations_test;
hog_test.compute(test_image, descriptors_test, Size(16, 16), Size(0, 0), locations_test);
for (int i = 0; i < descriptors_test.size(); i++)
HOGFeat_test.at<float>(0, i) = descriptors_test.at(i);
namedWindow("Test Image", CV_WINDOW_NORMAL);
imshow("Test Image", test_image);
//Should return a 1 if its an SUV, or a -1 if its a sedan
float result = svm->predict(HOGFeat_test);
if (result <= 0)
cout << "Sedan" << endl;
else
cout << "SUV" << endl;
cout << "Result: " << result << endl;
下图显示了结果,测试图像以及HOGFeat_train Mat(如果它对任何人有用)。 无论我使用什么值,参数或图像,结果(Sedan,-8.412e08)始终相同。 结果不是-1或1,而是-800000000000,我假设负值对应于-1,但最重要的是,我想知道为什么结果没有变化。 有人对此有见识吗? 谢谢。
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我从浮动标签[86]中删除了所有标签,然后将其保留为浮动标签[86]; // {1、1,-1等...}
这表明SVM结果没有差异,并且仍然能够成功进行训练。 这告诉我,我的标签arent通过svm-> train函数之类的东西。 我将继续调查。
所以这只是我对自己犯的一个愚蠢的错误。 我用浮动标签替换了标签[86]; 基本上,我只是删除了SVM的监督学习部分,但得到的结果完全相同。 经检查,我意识到我没有将标签填入labels_mat!
因此,执行以下操作可获得明确的解决方案。 此外,结果变为1和-1,而不是-8.412e-8。
垫标签_垫(num_train_images,1,CV_32S,标签);
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