Este es mi código para entrenar el conjunto de datos de, por ejemplo, vehículos, cuando se entrena completamente, quiero que prediga los datos (vehículo) del video (.avi),how to predict trained data from video and how to add that part in it ? , quiero que cuando se muestre el vehículo en el video, cuéntelo como 1 y descubra que se detectó el objeto y si el segundo vehículo aparece incrementa la cuenta como 2

    IplImage *img2;
    cout<<"Vector quantization..."<<endl;
    collectclasscentroids();
    vector<Mat> descriptors = bowTrainer.getDescriptors();
    int count=0;
    for(vector<Mat>::iterator iter=descriptors.begin();iter!=descriptors.end();iter++)
    {
       count += iter->rows;
    }
    cout<<"Clustering "<<count<<" features"<<endl;
    //choosing cluster's centroids as dictionary's words
    Mat dictionary = bowTrainer.cluster();
    bowDE.setVocabulary(dictionary);
    cout<<"extracting histograms in the form of BOW for each image "<<endl;
    Mat labels(0, 1, CV_32FC1);
    Mat trainingData(0, dictionarySize, CV_32FC1);
    int k = 0;
    vector<KeyPoint> keypoint1;
    Mat bowDescriptor1;
    //extracting histogram in the form of bow for each image 
   for(j = 1; j <= 4; j++)
    for(i = 1; i <= 60; i++)
            {
              sprintf( ch,"%s%d%s%d%s","train/",j," (",i,").jpg");
              const char* imageName = ch;
              img2 = cvLoadImage(imageName, 0); 
              detector.detect(img2, keypoint1);
              bowDE.compute(img2, keypoint1, bowDescriptor1);
              trainingData.push_back(bowDescriptor1);
              labels.push_back((float) j);
             }
    //Setting up SVM parameters
    CvSVMParams params;
    params.kernel_type = CvSVM::RBF;
    params.svm_type = CvSVM::C_SVC;
    params.gamma = 0.50625000000000009;
    params.C = 312.50000000000000;
    params.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 100, 0.000001);
    CvSVM svm;



    printf("%s\n", "Training SVM classifier");

    bool res = svm.train(trainingData, labels, cv::Mat(), cv::Mat(), params);

    cout<<"Processing evaluation data..."<<endl;


    Mat groundTruth(0, 1, CV_32FC1);
    Mat evalData(0, dictionarySize, CV_32FC1);
    k = 0;
    vector<KeyPoint> keypoint2;
    Mat bowDescriptor2;


    Mat results(0, 1, CV_32FC1);;
    for(j = 1; j <= 4; j++)
      for(i = 1; i <= 60; i++)
         {
           sprintf( ch, "%s%d%s%d%s", "eval/", j, " (",i,").jpg");
           const char* imageName = ch;
           img2 = cvLoadImage(imageName,0);
           detector.detect(img2, keypoint2);
           bowDE.compute(img2, keypoint2, bowDescriptor2);
           evalData.push_back(bowDescriptor2);
           groundTruth.push_back((float) j);
           float response = svm.predict(bowDescriptor2);
           results.push_back(response);
         }



    //calculate the number of unmatched classes 
    double errorRate = (double) countNonZero(groundTruth- results) / evalData.rows;

The question isEste código no predice a partir del video, quiero saber cómo predecirlo a partir del video, es decir, como quiero detectar el vehículo de la película, como debería aparecer 1 cuando encuentra el vehículo de la película

Para aquellos que no entendieron la pregunta:

Quiero reproducir una película en el código de arriba

VideoCapture cap("movie.avi"); //movie.avi is with deleted background

Supongamos que tengo datos entrenados que contienen vehículos y "movie.avi" contiene 5 vehículos, por lo que debería detectar los vehículos de movie.avi y darme5 como salida

Cómo hacer esta parte en el código anterior.