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  • OpenCV学习笔记:opencv_ml模块

    一,简介

    该模块为opencv的机器学习(machine learning,ml)代码库,包含各种机器学习算法:

    0, class CvStatModel ; class CvMLData; struct CvParamGrid;

    1,bayesian,Normal Bayes Classifier(贝叶斯分类);

    2,K-Nearest Neighbour Classifier(K-邻近算法);

    3,SVM,support vector machine(支持向量机);

    4,Expectation - Maximization (EM算法);

    5,Decision Tree(决策树);

    6,Random Trees Classifier(随机森林算法);

    7,Extremely randomized trees Classifier(绝对随机森林算法);

    8, Boosted tree classifier (Boost树算法);

    9,Gradient Boosted Trees (梯度Boost树算法);

    10,ANN,Artificial Neural Networks(人工神经网络);

    二,分析

    namespace cv
    {
    
    typedef CvStatModel StatModel;
    typedef CvParamGrid ParamGrid;
    typedef CvNormalBayesClassifier NormalBayesClassifier;
    typedef CvKNearest KNearest;
    typedef CvSVMParams SVMParams;
    typedef CvSVMKernel SVMKernel;
    typedef CvSVMSolver SVMSolver;
    typedef CvSVM SVM;
    typedef CvDTreeParams DTreeParams;
    typedef CvMLData TrainData;
    typedef CvDTree DecisionTree;
    typedef CvForestTree ForestTree;
    typedef CvRTParams RandomTreeParams;
    typedef CvRTrees RandomTrees;
    typedef CvERTreeTrainData ERTreeTRainData;
    typedef CvForestERTree ERTree;
    typedef CvERTrees ERTrees;
    typedef CvBoostParams BoostParams;
    typedef CvBoostTree BoostTree;
    typedef CvBoost Boost;
    typedef CvANN_MLP_TrainParams ANN_MLP_TrainParams;
    typedef CvANN_MLP NeuralNet_MLP;
    typedef CvGBTreesParams GradientBoostingTreeParams;
    typedef CvGBTrees GradientBoostingTrees;
    
    template<> CV_EXPORTS void Ptr<CvDTreeSplit>::delete_obj();
    
    CV_EXPORTS bool initModule_ml(void);
    }

    三,总结

    opencv_ml模块中包含一些常见的机器学习算法,集成了一些目前比较优秀的算法库如libsvm等。不仅可以用于图像,也可以用于其他问题中。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xylc/p/3406141.html
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