使用OpenCV进行SVM分类
我在使用支持向量机（SVM）进行分类时遇到了问题。假设我有10个类别，也就是数字0到9。我可以训练SVM来识别这些类别，但有时候我会得到一些不是数字的图像，而SVM仍然会尝试将这些图像分类。有没有办法为SVM设置一个输出阈值，像我可以为神经网络设置的那样，以拒绝不好的图像？我可以请求一个代码示例吗（用C++或Python和OpenCV）？谢谢！
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一种简单的方法是，你可以训练一个额外的分类器来判断你的特征是否是数字。可以把非数字的图片当作正例，把其他类别的正例（也就是0到9的数字图片）当作这个分类器的负例。为了让这个方法有效，你需要大量的非数字图片。此外，建议使用一些策略，比如选择“困难负例”：在第一次训练后被错误分类为“假阳性”的负样本，这些样本可以用来重新训练分类器。
希望这对你有帮助！