使用来自 opencv 的 SVM 进行分类

【问题标题】：Classification using SVM from opencv使用来自 opencv 的 SVM 进行分类
【发布时间】：2014-06-11 13:20:47
【问题描述】：

我在使用 SVM 进行分类时遇到问题。假设我有 10 个类，数字从 0 到 9。我可以训练 SVM 来识别这些类，但有时我得到的图像不是数字，但 SVM 仍然尝试对这个图像进行分类。有没有办法在输出上为 SVM 设置阈值（因为我可以为神经网络设置它）以拒绝坏图像？我可以要求代码示例（在 C++ 或 Python 中使用 opencv）吗？提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python opencv svm

【解决方案1】：

作为一种简单的方法，您可以训练一个额外的分类器来确定您的特征是否是数字。使用非数字图像作为正样本，其他类的正样本（即数字 0-9 的图像）作为该分类器的负样本。您需要大量的非数字图像才能使其工作，并且建议使用策略作为硬负样本的选择：在第一个训练阶段后归类为“假阳性”的负样本，用于重新- 训练分类器。

希望对你有帮助！

【讨论】：