OpenCV Mat到alglib实2d阵列转换

Question

如何将Opencv Mat转换为Alglib真正的2D数组？

下面是我被塞进的一个例子

Mat Col(28539,97,CV_32F);

为了训练分类器，我想把这个Mat转换成real_2d_array算法。

Answer 1

Mat Col(28539, 97, CV_32F);

是一个OpenCV二维(28539行，97列)密集浮点(CV_32F =浮点)数组.

算法库几乎等价的数据类型是

// bi-dimensional real (double precision) array
real_2d_array matrix;

Mat中的数据布局与real_2d_array兼容(以及其他工具箱和SDK中的大多数密集数组类型)。

一个简单的转换方法是：

const int rows(28539);
const int columns(97);

matrix.setlength(rows, columns);

for (int i(0); i < rows; ++i)
  for (int j(0); j < columns; ++j)
    matrix(i, j) = Col.at<float>(i, j);

Mat::at返回对指定数组元素的引用。

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来自参考手册

void alglib::dfbuildrandomdecisionforest(
    real_2d_array xy,
    ae_int_t npoints,
    ae_int_t nvars,
    ae_int_t nclasses,
    ae_int_t ntrees,
    double r,
    ae_int_t& info,
    decisionforest& df,
    dfreport& rep);

• xy是训练集(对应于示例组件的行和对应于变量的列)。 对于分类任务，列的第一个nvars包含独立变量。最后一个列将包含类号(从0到nclasses-1)。小数值四舍五入到最近的整数。
• npoints是训练集大小(>=1)。
• nvars是自变量的数量(>=1)。
• 分类时nclasses必须大于1。
• ntrees是森林中的树数(>=1)。
• r是用于构建单个树(0 < R <= 1)的训练集的百分比。

其余的参数是输出参数。如果出现问题，请检查info

• info返回代码：
  • -2，如果在[0..nclasses-1]之外有一个具有类号的点。
  • -1，如果传递的参数不正确(npoints<1、nvars<1、nclasses<1、ntrees<1、r<=0或r>1)。
  • 如果任务解决了。

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