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使用Opencv进行模式识别与分类的入门教程免费下载

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.02 MB | 2019-10-29

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  本章中,主要介绍一些模式识别的基础概念。

  在模式识别中,对元素进行分类之前,我们需要采集样本进行训练。本章的实例中,训练了3个类,每一个类采集了100个样本。

  对于训练,需要创建两个矩阵,一个是用于存储样本数据的矩阵,一个用于与数据对应的类的标号:

  Int train_sample_count=300;//总共300个样本

  CvRNG rng_state = cvRNG(-1);

  CvMat* trainData =cvCreateMat(train_sample_count,2,CV_32FC1);//存储样本数据

  CvMat* trainClasses = cvCreateMat(train_sample_count, 1, CV_32FC1 );//存储类的标号

  矩阵trainData是一个有train_sample_count行,2列,该矩阵中的每一行代表一个样本,每一个样本是用一个2维的横向量来表示。矩阵trainClasses有train_sample_count行,1列,

  其行数是与trainData相同,trainClasses是与trainData一一对应的,假设trainData中的第一行的样本数据是属于第3类的,那么,trainClasses中第一行的那个值就是3.

  在我们的例子中,trainClasses中的前100的样本数据时第一个类的,第100到第200行的样本数据第2类的,最后100行样本数据时第3类的。
 

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