opencv的svm加載自己訓練圖檔的模型

上篇部落格寫了如何利用svm訓練自己的模型，用于識别數字，這片部落格就是加載模型，然後測試模型到底怎樣，正确率高不高。

識别的結果就在這句話中，這句代碼的意思是将檢測的圖檔的标簽傳回回來，結果儲存在response中，可以對response進行操作檢測自己的模型準确率

int response = (int)svm->predict(p);

#include <stdio.h>  
#include <time.h>  
#include <math.h>  
#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include <opencv/cv.h>  
#include <iostream> 
#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include <opencv2/ml/ml.hpp>  
#include <io.h>

using namespace std;
using namespace cv;

void getFiles(string path, vector<string>& files);

int main()
{
    int result = ; //
    char * filePath = "E:\\SVM_train_data\\positive\\test";
    vector<string> files;
    getFiles(filePath, files);
    int number = files.size();
    cout <<"共有測試圖檔 " <<number <<" 張\n"<< endl;

    Ptr<ml::SVM>svm = ml::SVM::load("svm.xml");

    for (int i = ; i < number; i++)
    {
        Mat inMat = imread(files[i].c_str());
        Mat p = inMat.reshape(, );
        p.convertTo(p, CV_32FC1);
        int response = (int)svm->predict(p);
        cout << "識别的數字為：" << response << endl;

        if (response > =)
        {
            result++;
        }

    }
    cout << result << endl;

    getchar();
    return  ;
}
void getFiles(string path, vector<string>& files)
{
    intptr_t   hFile = ;
    struct _finddata_t fileinfo;
    string p;
    if ((hFile = _findfirst(p.assign(path).append("\\*").c_str(), &fileinfo)) != -)
    {
        do
        {
            if ((fileinfo.attrib &  _A_SUBDIR))
            {
                if (strcmp(fileinfo.name, ".") !=  && strcmp(fileinfo.name, "..") != )
                    getFiles(p.assign(path).append("\\").append(fileinfo.name), files);
            }
            else
            {
                files.push_back(p.assign(path).append("\\").append(fileinfo.name));
            }
        } while (_findnext(hFile, &fileinfo) == );
        _findclose(hFile);
    }
}
           

檢測效果，蠻好的