OpenCV - 랜덤 포레스트 예제

Question

누구나 랜덤 포리스트를 2.3.1 API 매트와 함께 사용하고 cvMat를 사용하지 않는 예제가 있습니까?

기본적으로 나는 16x16x3 요소를 갖는 1000 행으로 구성된 Matrix Mat 데이터를 가지고 있으며, Matrix Mat은 각 행이 속하는 클래스를 보유하는 1000x1 행렬에 응답합니다. 이 무작위 포리스트 알고리즘을 실행하고 싶습니다.

Answer 1

이미 올바른 형식으로 데이터를 가져 왔습니다. 남은 것은 CvRTrees 객체를 인스턴스화하고 예측을 수행하는 것입니다.

랜덤 트리 v2.3에 대한 설명서는 here입니다. 또한 CvStatModel::train() 설명서를보고 싶습니다. 실제로는 CvRTree::train에 대한 대부분의 매개 변수에 대한 설명이 있습니다. Tom은 여러분이 사용해야하는 주석에서 좋은 예를 언급했습니다.

데이터와 함께 각 속성의 유형을 지정하려면 매트가 필요합니다. 이 매트는 각 입력 속성에 대해 하나의 행과 출력 유형에 대해 하나의 추가 행을 갖습니다 (따라서 귀하의 경우 16x16x3 + 1 행).

선택적으로 CvRTParams 객체를 사용하여 트리 수, 최대 깊이 등과 같은 매개 변수를 지정할 수 있습니다. 아래 예에서 기본값을 사용합니다.

원하는 경우 교육에 사용할 속성 및 데이터 행을 지정하는 valIdx 및 sampleIdx 매트를 전달할 수 있습니다. 이것은 별도의 매트에서 그들을 얻기 위해 체조를하지 않고도 선택 교육/검증 데이터에 유용 할 수 있습니다. 여기

가 빠른 예제 :

#define ATTRIBUTES_PER_SAMPLE (16*16*3) 
// Assumes training data (1000, 16x16x3) are in training_data 
// Assumes training classifications (1000, 1) are in training_classifications 

// All inputs are numerical. You can change this to reflect your data 
Mat var_type = Mat(ATTRIBUTES_PER_SAMPLE + 1, 1, CV_8U); 
var_type.setTo(Scalar(CV_VAR_NUMERICAL)); // all inputs are numerical 

// Output is a category; this is classification, not regression 
var_type.at<uchar>(ATTRIBUTES_PER_SAMPLE, 0) = CV_VAR_CATEGORICAL; 

// Train the classifier 
CvRTrees* rtree = new CvRTrees; 
rtree->train(training_data, CV_ROW_SAMPLE, training_classifications, 
      Mat(), Mat(), var_type);