这部分内容应该是OpenCV高深精髓的一部分。给OpenCV插上了翅膀,可以使它实现更强大的功能,而不是简单的做一些基本的图像处理。文采太差,就不描绘machine learning的强大了。直接剖析之。
大部分的分类器和识别的算法都封装在了c++的类中。有些类有一些共同的基础,都被定义在CvStatModel类中了。
那就先介绍这个统计模型类CvStatModel,它是机器学习统计模型的基础类,其包括了构造函数和析构函数,清除内存重置模型状态的clear函数(功能类似析构函数,但可以重用,在析构函数里也调用该函数),模型保存 / 加载XML文件的save / load函数,读写文件和模型的函数write / read,训练模型的函数train,预测样本结果predict函数。
普通的贝叶斯分类器CvNormalBayesClassifier,有train和predict函数
k近邻算法CvKNearest,有train、find_nearest、get_max_k、get_var_count、get_sample_count、is_regression函数
支持向量机SVM相关的有类CvParamGrid用来表示统计参数范围的对数格子,类CvSVMParams、类CvSVM
决策树类CvDTreeSplit、CvDTreeNode、CvDTreeParams、CvDTreeTrainData、CvDTree
Boosting算法相关类CvBoostParams、CvBoostTree、CvBoost
Gradient Boosted Trees(GBT)算法相关类CvGBTreesParams、CvGBTrees
随机森林相关算法类CvRTparams、CvRTrees
随机树算法的扩展类CvERTrees
期望最大EM算法相关类CvEMParams、CvEM
神经网络算法相关类CvANN_MLP_TrainParams、CvANN_MLP
OpenCV果然够强大,几乎囊括了目前比较流行的全部机器学习方面的经典算法。以上这些牛叉的算法我都好膜拜啊,得下苦功专研了。
记得哪位牛人说过algorithm is king,data is queen。有了算法还需要对应的数据类CvMLData、CvTrainTestSplit
这部分内容真是博大精深啊,作为初学者,我一直不太敢写这方面的博客,很多算法只知道个皮毛,没有实现过,更不知道其中的奥妙,这里只能先做个介绍,待我日后慢慢丰富内容
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