OPENCV3之SVM+HOG打开的正确姿势

环境: win10+python3+opencv3

因为在做一个手势识别的项目,发现网上五花八门的错误啊 有木有!!.一番摸索,翻墙,折磨才终于找到了正解.

首先opencv3的hog还是比较好调用的:

#设置一些参数,

winSize=(30,60)
blockSize=(10,20)
blockStride=(5,10)
cellSize=(5,5)
nbins=9
winStride=(30,60)

#创建hog
hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize,
                        blockStride, cellSize, nbins)

# 调用,hist是一个特征向量,维数可以算出来(不会算的留言偶~~~~~~~~~~~)
    hist = hog.compute(img,winStride, padding=(0,0))

接下来是SVM的训练和调用

# 创建,设置参数
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_RBF)
svm.setC(1)
svm.setGamma(0.00055556)

# 训练
trainDataSet = cv2.ml.TrainData_create(X,
                                       cv2.ml.ROW_SAMPLE,
                                       Y)
svm.train(trainDataSet)

# 保存
svm.save('svm.xml')

# 调用
svm1 = cv2.ml.SVM_load('svm.xml')

# 预测
p = svm.predict(des) # p[1][0][0]才是label