可視化ダイアグラムを描画OpenCV SVMデータセット

Question

OpenCV SVMを初めて使用しました。 OpenCV svmで開発された訓練されたデータセットのグラフをプロットしたり、ビジュアルコンテンツを作成したりすることで、トレーニングデータが正確かどうかをチェックし、SVMパラメータを調整することができますか？

Answer 1

SVM応答を視覚化することができ、OpenCV描画機能を使用して行うことができます。

この質問は既に古くなっていますが、SVMを視覚化するためにGoogleの検索結果が高くなっています。私はこの質問を見つけるかもしれない誰にでも答えます。それは、SVMはを学習したものを可視化するためのコードが含まれてい https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html

：

ここではサンプルコードとSVMのチュートリアルがあります。この例は平面上のデータを示しているので、データが2Dの場合にのみ動作することに注意してください。

このコードは、リンクされたOpenCVドキュメントから得られます。画像は512 x 512ピクセルで、ピクセルごとに1つのクラスまたは別のクラスに属しているかどうかをチェックします（レスポンス1または-1）。その上に、データポイントがマークされているので、SVM分類がうまく機能するかどうかを確認できます。

// Train the SVM 
CvSVM SVM; 
SVM.train(trainingDataMat, labelsMat, Mat(), Mat(), params); 

Vec3b green(0,255,0), blue (255,0,0); 
// Show the decision regions given by the SVM 
for (int i = 0; i < image.rows; ++i) 
    for (int j = 0; j < image.cols; ++j) 
    { 
     Mat sampleMat = (Mat_<float>(1,2) << j,i); 
     float response = SVM.predict(sampleMat); 

     if (response == 1) 
      image.at<Vec3b>(i,j) = green; 
     else if (response == -1) 
      image.at<Vec3b>(i,j) = blue; 
    } 

// Show the training data 
int thickness = -1; 
int lineType = 8; 
circle(image, Point(501, 10), 5, Scalar( 0, 0, 0), thickness, lineType); 
circle(image, Point(255, 10), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType); 
circle(image, Point(501, 255), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType); 
circle(image, Point(10, 501), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType); 

これは、データポイントが整数のペアである場合に適しています。 floatデータポイントがある場合、必要な視覚化の解像度を決定し、ピクセルを1×1ブロックではなく最小限の解像度（例えば5.0e-27x2.0e-24）にする必要があります。