ANN OpenCVのエラーアサーションが、私は 、QTでOpenCVの持つシンプルなANNのネットワークを作り、もっと後でそれを開発しようとしている

Question

を失敗した私は、単純なデータで試したと私はエラーを取得すると言う：OpenCV Error : asserion failed ((unsigned)(i1 *datatype<_tp>::channels)) < unsigned(size.p[1]* channels())) in cv::mat::at

ここでのコード私はです

#include <iostream> 
#include <opencv2/ml.hpp> 
#include <opencv/cv.h> 
#include <opencv2/core.hpp> 
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> 
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 
#include "nnet.h" 
using namespace std; 
using namespace cv; 


int main() 
{ 
string filename="data.csv"; 
Ptr<cv::ml::TrainData> tdata =  cv::ml::TrainData::loadFromCSV(filename,0,-1,-1); 

Mat trainData = tdata->getTrainSamples(); 
Mat trainLabels = tdata->getTrainResponses(); 
int numClasses = 3; 

Mat hot(trainLabels.rows, numClasses, CV_32F, 0.0f); 

for (int i=0; i<trainLabels.rows; i++) { 
     int id = (int)trainLabels.at<float>(i); 
     hot.at<float>(i, id) = 1.0f; 
} 

    int input_neurons = 5; 
    int hidden_neurons = 5; 
    int output_neurons = 3; 

    Mat layerSizes = Mat(3, 1, CV_32SC1); 
    layerSizes.row(0) = Scalar(input_neurons); 
    layerSizes.row(1) = Scalar(hidden_neurons); 
    layerSizes.row(2) = Scalar(output_neurons); 

    Ptr<cv::ml::ANN_MLP> myNetwork = cv::ml::ANN_MLP::create(); 

    myNetwork->setLayerSizes(layerSizes); 
    myNetwork->setTrainMethod(ml::ANN_MLP::SIGMOID_SYM); 
    myNetwork->setTermCriteria(TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS, 1000, 0.00001f)); 
    myNetwork->setTrainMethod(ml::ANN_MLP::BACKPROP,0.1f,0.1f); 
    myNetwork->setActivationFunction(ml::ANN_MLP::SIGMOID_SYM, 1, 1); 

    myNetwork->train(trainData, 0, hot); 

    string testfilename="test-data.csv"; 

    Ptr<cv::ml::TrainData> testdata = cv::ml::TrainData::loadFromCSV(testfilename, 0,0,-1); 

     Mat testData = testdata->getTrainSamples(); 
     Mat testLabels = testdata->getTrainResponses(); 
     Mat testResults; 

     myNetwork->predict(testData, testResults); 
     float accuracy = float(countNonZero(testResults == testLabels))/testLabels.rows; 
     printf("%f",accuracy); 

return 0; 
} 

と私は

data.csvが

1,2,3,7,2 
7,1,7,7,5 
9,7,5,3,2 
12,21,32,71,8 

012が含まれている必要があり、データセットのために書きました

およびデータのtest.CSVは含まれています

1,2,1,1,2, 
9,1,2,12,5, 
11,28,14,50,8, 
3,1,2,12,5, 
11,28,24,20,8, 

あなたの助けを事前に感謝します。

Answer 1

私は3つのクラスを持っており、応答値は[0..2]とする必要があります。私は乱数5と8を与えて、この問題を解決しました。