Opencv2.4.12 SVM手写数字识别

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本程序编写测试环境：VS2013+Opencv2.4.12
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using namespace cv;
using namespace std;


void HelpTextshow（）;

Mat formatImagesForANN（const vector &data）;//将每幅图像展成一行
void SetPredictResult（const string filename vector& PredictResult）;//根据文件名设置每幅图像的预测输出 

float RightRate（Mat& inputImage vector &Tfilenames）;//计算正确率的函数

int main（）
{
	HelpTextshow（）;
	cout << “是否已新建好train文件夹和test文件夹，“ << endl << “新建好了按Y确认，未新建好按N键返回系统“ << endl;

	char flag;
	cin >> flag;
	while （1）
	{
		if （flag == ‘y‘ || flag == ‘Y‘）
		{
			cout << “数据正在处理，请稍候“ << endl;
			break;
		}
		else if （flag == ‘n‘ || flag == ‘N‘）
		{
			return 0;
		}
		else
			continue;
	}

	//SVM 训练部分---------------------------------------------
	//用于存储训练的数据
	cv::Directory TrainDir;//用于遍历路径下文件的类
	string path1 = “D:/train“;//训练样本所在文件夹
	string exten1 = “*.bmp“;//训练样本的后缀名
	bool addPath1 = true;//true;  //是true则函数返回文件绝对路径和文件名，是false则返回文件名

	vector Train_pathnames = TrainDir.GetListFiles（path1 exten1 addPath1）;//存储所有待训练样本的路径+文件名
	vector Train_filenames = TrainDir.GetListFiles（path1 exten1 false）;//存储所有待训练样本的文件名 用于分配ANN-MLP的预测输出
/*	cout << “file names: “ << endl;
	for （int i = 0; i < filenames.size（）; i++）
		cout << filenames[i] << endl;*/

	vector Image;//用于存储所有的待训练样本
	vector PredictResult;//用于存储待训练样本的预测输出
	Image.clear（）;
	PredictResult.clear（）;

	//遍历目标文件夹，读入所有待训练样本，
	for （int i = 0; i < Train_pathnames.size（）; i++）
	{
		Image.push_back（imread（Train_pathnames[i] 0））;//将待训练样本压入Image
//		imshow（filenames[i] Image[i]）;
//		cout << filenames[i][0] << endl;
		SetPredictResult（Train_filenames[i] PredictResult）;//设置存入的图像的对应的预测输出
	}

	Mat data = formatImagesForANN（Image）;//将待训练图像展成一行存储到data

	Mat TrainResultTemp（PredictResult）;//将对应预测输出存储到Mat型中
	Mat TrainResult（static_cast（Train_pathnames.size（）） 1CV_32FC1）;
	TrainResultTemp.reshape（1 static_cast（Train_pathnames.size（）））.convertTo（TrainResultCV_32FC1）;
//	cout <<“*********************************************“<	
	CvSVMParams params;
	params.svm_type = SVM::C_SVC;
	params.C = 0.1;
	params.kernel_type = SVM::LINEAR;
	params.term_crit = TermCriteria（CV_TERMCRIT_ITER （int）1e7 1e-6）;

	//------------------------ 训练SVM----------------------------------------------------
	cout << “开始训练“ << endl;
	CvSVM svm;
	svm.train（data TrainResult Mat（） Mat（） params）;
	cout << “训练结束“ << endl;

	
	
	//测试识别部分	---------------------------------------------------------------
	//用于存储测试的数据
	cv::Directory TestDir;//用于遍历路径下文件的类
	string path2 = “D:/test“;//测试样本所在文件夹
	string exten2 = “*.bmp“;//测试样本的后缀名
	bool addP