SVM (опорная векторная машина) opencv

Question

Я новичок в машинном обучении.Я делаю проект с использованием opencv библиотеки с открытым исходным кодом.Моя проблема в том, что у меня нет опыта в машинном обучении.Я извлек особенности из разных изображений и оценил их, теперь я хочу классифицировать объекты в этих изображениях с помощью SVM, но я не знаю, что делать.Кстати, я использовал 3 различных экстрактора функций, детектор функций SIFT, SURF и FAST (с их дескрипторами)

Можете ли вы дать мне руководство и некоторые примеры для классификации более 5 объектов на заднем плане, например кофейные чашки, кока-кола, баскетбольные мячи и т.д ...

Я делаю свой проект в C ++, среде (UBUNTU).

Answer 1

С предоставленной информацией все, что я могу вам дать, это следующий список:

• учебник по классификации на уровне категории из летней школы CVML2011. Он включает в себя код (для вас, к сожалению, в Matlab), который может помочь вам понять концепцию, стоящую за ним.
• документ под названием "Практическое руководство по поддержке векторной классификации" , в котором четко объясняется, как подготовить данные, обучить и проверить SVM
• и, конечно, документация OpenCV по svm обучение

Как уже указывал @jillesdewit, вы должны попытаться быть более конкретным.