标签：mystra 模式识别 libsvm 预测概率 调用接口函数
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需要加载(load)SVM的模型, 然后将结点转换为SVM的格式, 即索引(index)+数据(value)的形式;
释放SVM的model有专用的函数: svm_free_and_destroy_model, 否则容易内存泄露;
可以预测数据的概率, 则需要模型是概率模型, 返回的是一个类别数组(2分类, 则为2个值的数组), 即各个标签的概率值;
注意: 标签即概率值较大的部分, 所以在训练时, 应注意正负样本的顺序,
正样本在前, 下标0, 为正样本的概率, 下标1, 为负样本的概率; 反之亦然.
代码:
/*! @file
********************************************************************************
<PRE>
模块名 : 分类器
文件名 : SvmClassifier.cpp
相关文件 : SvmClassifier.h
文件实现功能 : SVM分类器类实现
作者 : C.L.Wang
Email: morndragon@126.com
版本 : 1.0
--------------------------------------------------------------------------------
多线程安全性 : 是
异常时安全性 : 是
--------------------------------------------------------------------------------
备注 : 无
--------------------------------------------------------------------------------
修改记录 :
日 期 版本 修改人 修改内容
2014/03/27 1.0 C.L.Wang Create
</PRE>
********************************************************************************
* 版权所有(c) C.L.Wang, 保留所有权利
*******************************************************************************/
#include "stdafx.h"
#include "SvmClassifier.h"
#include <opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace vd;
const std::string SvmClassifier::NORM_NAME = "normalization.xml"; //归一化模型
const std::string SvmClassifier::SVM_MODEL_NAME = "hvd.model"; //Svm模型
bool SvmClassifier::m_mutex = true; //互斥锁
/*! @function
********************************************************************************
<PRE>
函数名 : SvmClassifier
功能 : 参数构造函数
参数 :
const Mat& _videoFeature, 视频特征;
const string& _modelPath, 模型路径;
返回值 : 无
抛出异常 : 无
--------------------------------------------------------------------------------
复杂度 : 无
备注 : 无
典型用法 : SvmClassifier iSF(_videoFeature, _modelPath);
--------------------------------------------------------------------------------
作者 : C.L.Wang
</PRE>
*******************************************************************************/
SvmClassifier::SvmClassifier (
const cv::Mat& _videoFeature, /*特征*/
const std::string& _modelPath /*模型路径*/
) :
Classifier(_videoFeature, _modelPath),
m_model(nullptr),
m_node(nullptr)
{
return;
}
/*! @function
********************************************************************************
<PRE>
函数名 : ~SvmClassifier
功能 : 析构函数
参数 : void
返回值 : 无
抛出异常 : 无
--------------------------------------------------------------------------------
复杂度 : 无
备注 : 无
典型用法 : iSC.~SvmClassifier();
--------------------------------------------------------------------------------
作者 : C.L.Wang
</PRE>
*******************************************************************************/
SvmClassifier::~SvmClassifier (void)
{
if (m_model != nullptr) {
svm_free_and_destroy_model(&m_model);
}
if (m_node != nullptr) {
delete[] m_node;
m_node = nullptr;
}
return;
}
/*! @function
********************************************************************************
<PRE>
函数名 : calculateResult
功能 : 计算分类结果
参数 : void
返回值 : const double, 分类结果
抛出异常 : 无
--------------------------------------------------------------------------------
复杂度 : 无
备注 : 无
典型用法 : result = iSC.calculateResult();
--------------------------------------------------------------------------------
作者 : C.L.Wang
</PRE>
*******************************************************************************/
const double SvmClassifier::calculateResult (void)
{
double result(0.0);
while(1) {
if (m_mutex == true)
{
m_mutex = false;
_initModel();
result = _predictValue();
if (m_model != nullptr) {
svm_free_and_destroy_model(&m_model);
}
if (m_node != nullptr) {
delete[] m_node;
m_node = nullptr;
}
m_mutex = true;
break;
}
}
return result;
}
/*! @function
********************************************************************************
<PRE>
函数名 : _predictValue
功能 : 预测值
参数 : void
返回值 : const double, 预测值;
抛出异常 : 无
--------------------------------------------------------------------------------
复杂度 : 无
备注 : 无
典型用法 : result = _predictValue();
--------------------------------------------------------------------------------
作者 : C.L.Wang
</PRE>
*******************************************************************************/
const double SvmClassifier::_predictValue (void) const
{
double label (0.0);
double prop (0.0);
const int nr_class (2);
double* prob_estimates = (double *) malloc(nr_class*sizeof(double));
label = svm_predict_probability(m_model, m_node, prob_estimates);
prop = prob_estimates[0]; //返回预测概率值
delete[] prob_estimates;
return prop;
}
/*! @function
********************************************************************************
<PRE>
函数名 : _initModel
功能 : 初始化模型
参数 : void
返回值 : void
抛出异常 : 无
--------------------------------------------------------------------------------
复杂度 : 无
备注 : 无
典型用法 : _initModel();
--------------------------------------------------------------------------------
作者 : C.L.Wang
</PRE>
*******************************************************************************/
void SvmClassifier::_initModel (void)
{
/*完整路径*/
std::string modelName (m_modelPath); //模型名称
std::string normName (m_modelPath); //归一化名称
const std::string slash("/");
modelName.append(slash);
modelName.append(SVM_MODEL_NAME);
normName.append(slash);
normName.append(NORM_NAME);
std::ifstream ifs;
ifs.open(modelName, ios::in);
if (ifs.fail()) {
__printLog(std::cerr, "Failed to open the model file!");
}
ifs.close();
ifs.open(normName, ios::in);
if (ifs.fail()) {
__printLog(std::cerr, "Failed to open the model file!");
}
ifs.close();
if (m_model != nullptr) {
svm_free_and_destroy_model(&m_model);
}
m_model = svm_load_model(modelName.c_str());
__transSvmNode(normName);
return;
}
/*! @function
********************************************************************************
<PRE>
函数名 : __transSvmNode
功能 : 转换Svm结点
参数 : const string& normName, 归一化模型路径
返回值 : void
抛出异常 : 无
--------------------------------------------------------------------------------
复杂度 : 无
备注 : 无
典型用法 : __transSvmNode(normName);
--------------------------------------------------------------------------------
作者 : C.L.Wang
</PRE>
*******************************************************************************/
void SvmClassifier::__transSvmNode (const std::string& _normName)
{
cv::FileStorage fs(_normName, FileStorage::READ);
cv::Mat maxNorm;
fs["normalization"] >> maxNorm;
fs.release();
/*归一化视频特征*/
cv::Mat normFeature =
cv::Mat::zeros(1, maxNorm.cols-2, CV_64FC1);
for (int j=2; j<m_videoFeature.cols; ++j) {
for(int i=0; i<m_videoFeature.rows; ++i) {
normFeature.at<double>(0, j-2) += m_videoFeature.at<double>(i, j);
}
}
for (int j=0; j<normFeature.cols; ++j)
{
normFeature.at<double>(0, j) /= m_videoFeature.rows;
if (maxNorm.at<double>(0, j+2) > 0.0001)
normFeature.at<double>(0, j) /= maxNorm.at<double>(0, j+2);
}
normFeature.at<double>(0,0) = 0.0;
if (m_node != nullptr) {
delete[] m_node;
m_node = nullptr;
}
m_node = new svm_node[normFeature.cols];
for (int j=1; j < normFeature.cols; ++j) {
m_node[j-1].index = j;
m_node[j-1].value = normFeature.at<double>(0, j);
}
m_node[normFeature.cols-1].index = -1;
m_node[normFeature.cols-1].value = 0;
return;
}
模式识别 - libsvm的函数调用方法 详解,布布扣,bubuko.com
标签：mystra 模式识别 libsvm 预测概率 调用接口函数
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