OpenCV Mat 到 alglib 真实二维数组的转换

Question

如何将 Opencv Mat 转换为 Alglib 实二维数组？

这是一个我被卡住的例子

Mat Col(28539,97,CV_32F);

我想将此 Mat 转换为 alglib real_2d_array 以训练分类器。

Answer 1

Mat Col(28539, 97, CV_32F);

是一个 OpenCV 二维（28539 行，97 列）密集浮点（CV_32F = float）数组。

alglib 几乎等同于 datatype 是

// bi-dimensional real (double precision) array
real_2d_array matrix;

Mat 中的数据布局与real_2d_array（以及来自其他工具包和 SDK 的大多数密集数组类型）兼容。

一个简单的转换方法是：

const int rows(28539);
const int columns(97);

matrix.setlength(rows, columns);

for (int i(0); i < rows; ++i)
  for (int j(0); j < columns; ++j)
    matrix(i, j) = Col.at<float>(i, j);

Mat::at 返回对指定数组元素的引用。

编辑

来自reference manual：

void alglib::dfbuildrandomdecisionforest(
    real_2d_array xy,
    ae_int_t npoints,
    ae_int_t nvars,
    ae_int_t nclasses,
    ae_int_t ntrees,
    double r,
    ae_int_t& info,
    decisionforest& df,
    dfreport& rep);

• xy是训练集（行对应样本组件，列对应变量）。

  对于分类任务，列的第一个 nvars 包含自变量。 last 列将包含班级编号（从 0 到 nclasses-1）。小数值四舍五入到最接近的整数。

• npoints 是训练集大小 (>=1)。
• nvars 是自变量的数量 (>=1)。
• nclasses 必须 >1 才能进行分类。
• ntrees 是森林中的树木数量 (>=1)。
• r 是用于构建单个树的训练集的百分比 (0 < R <= 1)。

其余参数为输出参数。如有问题请查看info:

• info 返回码：
  • -2，如果有一个点的类号在[0..nclasses-1]之外。
  • -1，如果传递了不正确的参数（npoints<1、nvars<1、nclasses<1、ntrees<1、r<=0 或 r>1）。
  • 1，如果任务已解决。