关于libfacedetection解析及应用（待）

#include<opencv2opencv.hpp>   

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::ml;

int main()
{


	//训练需要用到的数据  
	int label[4] = { 1, 2, 3, 4 };
	float train[4][2] = { { 31, 12 }, { 65, 220 }, { 440, 350 }, { 400, 400 } };
	//转为Mat以调用  
	Mat TRAIN(4, 2, CV_32FC1, train);
	Mat LABEL(4, 1, CV_32SC1, label);
	//训练的初始化  
	Ptr<SVM> svm = SVM::create();
	svm->setType(SVM::C_SVC);
	svm->setKernel(SVM::LINEAR);
	svm->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 100, 1e-6));
	//开始训练  
	svm->train(TRAIN, ROW_SAMPLE, LABEL);

	//-----------无关紧要的美工的部分-----------------------    
	//----其实对每个像素点的坐标也进行了分类----------------  
	//int W = 512, H = 512;
	//Mat img = Mat::zeros(H, W, CV_8UC3);
	//Vec3b green(0, 255, 0), blue(255, 0, 0), red(0, 0, 255), black(0, 0, 0);
	//for (int i = 0; i < img.rows; ++i)
	//for (int j = 0; j &

最后

以上就是俭朴御姐为你收集整理的关于libfacedetection解析及应用（待）的全部内容，希望文章能够帮你解决关于libfacedetection解析及应用（待）所遇到的程序开发问题。

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