OpenCV3 4 3 KNN使用教程

2021-08-28 16:29:55 字數 1484 閱讀 2441

// 參考資料：（建議先閱讀此處）


// // 


#include


#include


#include


#include


#include


void


init()


const


auto offsetrow = i * b;


for(


int j =


0; j < n;


++j)


} std::cout <<


"init done.\n"


<< std::endl;


}void


trainandpredict


(int k)


} traindata.


convertto


(traindata, cv_32f)


;// 這是新版opencv的介面，網上很多資料都舊了，所以我就寫一篇文章介紹一下新版介面的用法


auto knn = cv::ml::knearest::


create()


; knn-


>


setdefaultk


(k);


knn-


>


setisclassifier


(true);


knn-


>


setalgorithmtype


(cv::ml::knearest::brute_force)


; knn-


>


train


(traindata, cv::ml::row_sample, trainlabel)


; std::cout <<


"predicting..."


<< std::endl;


auto testnum =


0, truenum =0;


for(


int i =


0; i <10;


++i)}}


std::cout <<


"k: "


<< k << std::endl;


std::cout <<


"truenum: "


<< truenum << std::endl;


std::cout <<


"testnum: "


<< testnum << std::endl;


std::cout <<


"result: "


<<


1.0* truenum / testnum << std::endl;


std::cout << std::endl;


}int


main()


return0;


}
效果圖：

OpenCV3 4 3 SVM使用教程

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