HOG機能を使用している私のSVMはいつも同じクラスを予測しますか？

Question

私は交通標識を予測するためにSVMを訓練しようとしていますが、私は常に差異入力画像に対して同じ予測結果を得ます。

誰でも私の理由を説明できますか？ここで

が私のコードです：

http://pastebin.com/6y2MgTb8

私はまた、テスト画像とトレーニング画像のHOG値を出力し、比較、それは同じであるが、なぜ結果を予測し、常に同じ値です。あなたのコードから

Answer 1

：

hog.compute(img_gray, descriptorsValues, Size(0, 0), Size(0, 0), locations); 
//vector to Mat 
Mat fm = Mat(descriptorsValues); 

//Classification data 
Ptr<SVM> svm = Algorithm::load<SVM>(nameSVM); 
std::cout << "Model Loaded" << std::endl; 

Mat image1d(1, fm.rows, CV_32FC1); 
imshow("gradient 1", image1d); 

float result = svm->predict(image1d); 

あなたが誤って空の新しいイメージ（image1d）を作成し、分類のために、この初期化されていないマトリックスを使用しています。代わりに次のsvm予測関数の呼び出しを使用してください：

float result = svm->predict(fm);