Как обучить SVM-модель в Python с помощью Scikit и использовать ее для прогнозов в C ++?

Я хотел бы знать, есть ли возможность каким-то образом обучить классификатор svm, используя scikit в python (очень нравится этот модуль и его документацию), и импортировать эту обученную модель в C ++ для прогнозирования.

Вот как далеко я добрался:

• Я написал скрипт на Python, который использует Scikit для создания разумного классификатора SVM
• Я также могу хранить эту модель в формате рассола

Теперь я взглянул на libSVM для C ++, но не понимаю, как это может импортировать такую ​​модель. Я думаю, что документация не так хороша, или я что-то здесь упустил.

Однако я также подумал, что вместо сохранения всей модели, я мог бы просто сохранить параметры классификатора SVM и загрузить только те параметры (я думаю, что когда-то были необходимы: векторы поддержки, C, градус) для линейного классификатора SVM. К сожалению, я не могу найти документацию libSVM о том, как это сделать.

Последний вариант, который я бы не предпочел так много, — это пойти с OpenCV, в котором я мог бы обучить классификатор SVM, сохранить его и загрузить все обратно в C ++. Но это привело бы к еще большему количеству библиотечных зависимостей (особенно таких больших) для моей программы. Если есть хороший способ избежать этого, я бы с удовольствием.

Как всегда заранее благодарю!

Лучший,
Tukk