2024年4月6日发(作者：)
opencv svm python范例
Opencv SVM Python范例
在计算机视觉和机器学习领域中，支持向量机（Support Vector
Machines，SVM）是一种重要的分类算法。强大的开源计算机视觉库
OpenCV也提供了SVM的实现。本文将介绍如何使用OpenCV的SVM
模块进行分类任务，并提供一个Python范例。
1. 安装OpenCV和相关依赖
首先，我们需要在我们的计算机上安装Opencv和相关依赖库。可以使用
以下命令在Python环境中安装OpenCV：
pip install opencv-python
2. 数据准备
在我们开始训练和测试SVM之前，我们需要准备一些数据。对于二分类
任务，我们需要两个类别的数据。每个类别应该有一些特征向量和相应的
标签。我们可以手动创建这些数据，或者从现有数据集中加载。
在这个范例中，我们将使用两个类别的人们的身高和体重来进行分类。我
们将手动创建这些数据。让我们首先定义两个类别的身高和体重范围：
Class 1: (150-170) cm height, (50-70) kg weight
Class 2: (170-190) cm height, (70-90) kg weight
然后，我们可以使用随机数生成器生成一定数量的样本，并为每个样本的
身高和体重设置标签。请注意，这些标签应该与类别一致。
import numpy as np
(0)
# Generate data for class 1
class1_height = m(150, 170, 100)
class1_weight = m(50, 70, 100)
class1_labels = (100)
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