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使用Opencv進行模式識別與分類的入門教程免費下載

2474220 2019-10-29 | rar | 0.02 MB | 次下載 | 免費

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資料介紹

　　本章中，主要介紹一些模式識別的基礎概念。

　　在模式識別中，對元素進行分類之前，我們需要采集樣本進行訓練。本章的實例中，訓練了3個類，每一個類采集了100個樣本。

　　對于訓練，需要創建兩個矩陣，一個是用于存儲樣本數據的矩陣，一個用于與數據對應的類的標號：

　　Int train_sample_count=300;//總共300個樣本

　　CvRNG rng_state = cvRNG（-1）;

　　CvMat* trainData =cvCreateMat（train_sample_count，2，CV_32FC1）;//存儲樣本數據

　　CvMat* trainClasses = cvCreateMat（train_sample_count， 1， CV_32FC1 ）;//存儲類的標號

　　矩陣trainData是一個有train_sample_count行，2列，該矩陣中的每一行代表一個樣本，每一個樣本是用一個2維的橫向量來表示。矩陣trainClasses有train_sample_count行，1列，

　　其行數是與trainData相同，trainClasses是與trainData一一對應的，假設trainData中的第一行的樣本數據是屬于第3類的，那么，trainClasses中第一行的那個值就是3.

　　在我們的例子中，trainClasses中的前100的樣本數據時第一個類的，第100到第200行的樣本數據第2類的，最后100行樣本數據時第3類的。
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