svm训练图像

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#include “opencv2/imgcodecs.hpp“
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using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::ml;

char filename[100];
int pos_num=42;
int neg_num=51;

//计时器
double cost_time_;
clock_t start_time_;
clock_t end_time_;

int main（）
{
    //--------------------- 1. Set up training data ---------------------------------------

	      int   train_sample_count = pos_num+neg_num;
	      int   train_sample_width=40;
		  int   train_sample_height=40;
	      int   train_sample_size = train_sample_width*train_sample_height;    //维度
	      int labels[train_sample_count] ;
	      float trainingData[train_sample_count][train_sample_size];

	      for（int i = 0; i < train_sample_count; i++）
	     {
	    	  if（i< pos_num） labels[i]=1;
	    	  else labels[i]=2;

	          if（i	          sprintf（filename“/home/sh/桌面/positive_images/%d.png“i）;
	          else
	          sprintf（filename“/home/sh/桌面/negative_images/%d.png“i-pos_num）;
	          Mat s =imread（filename 0）;
	          Mat dst;

	          if （!s.data）
	             {
	                 cout << “No Image!!!“ << endl;
	                 return 0;
	             }
	          else
	        	  cout<<“Finished reading image“<
	           resize（ s dst Size（train_sample_width train_sample_height） 0 0 INTER_LINEAR ）;

	          for （int row=0;row< train_sample_height;row++）
	          {
	        	  uchar* ptr=dst.ptr（row）;
	               for （int cols=0;cols	              {
	            	   trainingData[i][row*train_sample_width+cols]=ptr[cols];
	              }
	          }
	     }

	    Mat labelsMat（train_sample_count 1 CV_32SC1 labels）;
	    Mat trainingDataMat（tr