C++ OpenCV 机器学习与深度学习（建议收藏）

核心概念

机器学习与深度学习是OpenCV 4.5的重要组成部分，通过统计模型和神经网络实现数据驱动的图像识别功能。C++作为高性能编程语言，结合OpenCV的ml和dnn模块，开发者可直接构建视觉识别系统，无需依赖Python的高层封装。

基础语法

KNN分类器使用

// 创建KNN分类器实例
cv::ml::KNearest* knn = cv::ml::KNearest::create();
// 加载训练数据 (100x100像素图像特征)
cv::Mat samples = cv::imread("samples.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 设置训练样本和标签
knn->setTrainData(samples, labels);
// 训练模型（实际开发中应分离训练/测试集）
knn->train();
// 预测新样本
int predicted = knn->findNearest(testSample, 3); // 3表示最近邻数量

SVM分类器参数配置

// 创建SVM分类器
cv::ml::SVM* svm = cv::ml::SVM::create();
svm->setKernel(cv::ml::SVM::LINEAR); // 线性核函数
svm->setType(cv::ml::SVM::C_SVC);     // 分类任务类型
svm->setC(1.0);                        // 正则化参数
// 训练数据预处理要求：特征矩阵需归一化
cv::Mat trainData = preprocess(samples);
svm->train(trainData, cv::ml::ROW_SAMPLE, labels);

进阶特性

// 配置神经网络分类器
cv::ml::ANN_MLP* ann = cv::ml::ANN_MLP::create();
ann->setLayerSizes(cv::Mat(3,1,CV_32SC1,values={784, 500, 10}));
ann->setActivationFunction(cv::ml::ANN_MLP::SIGMOID_SYM);
ann->setTermCriteria(cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER, 1000, 1e-6));

实战应用

手写数字识别系统

// 加载MNIST数据集
cv::Mat digits = cv::imread("digits.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat labels = cv::imread("labels.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

// 特征提取 (将图像转换为行向量)
cv::Mat samples;
digits.reshape(1, 1).convertTo(samples, CV_32F);

// 训练KNN模型
cv::ml::KNearest* knn = cv::ml::KNearest::create();
knn->train(samples, cv::ml::ROW_SAMPLE, labels);

// 预测新图像
cv::Mat testDigit = cv::imread("test.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
testDigit.reshape(1, 1).convertTo(testSample, CV_32F);
float response = knn->findNearest(testSample, 5);

深度学习物体分类

// 加载预训练模型
cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromONNX("resnet50.onnx");

// 图像预处理 (归一化+通道调整)
cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(img, 1/255.0, cv::Size(224,224), cv::Scalar(), true, false);

// 执行推理
net.setInput(inputBlob);
cv::Mat output = net.forward();
// 获取最高置信度类别
int classId = cv::minMaxLoc(output)[1].idx;

注意事项

1. 数据维度混乱：特征矩阵必须保证样本数量 × 特征维度的排列，训练前务必检查矩阵形状
2. 归一化缺失：所有像素数据需先进行0-1归一化处理，避免因量纲差异影响模型精度
3. 过拟合陷阱：当SVM的C值过高或KNN的k值过小时，容易导致模型过拟合，建议使用交叉验证
4. 硬件加速：深度学习模型需指定backend=0（CPU）或backend=1（GPU）以获得最佳性能

总结

C++ OpenCV 机器学习与深度学习模块提供了从传统算法到现代神经网络的完整工具链，开发者可通过配置不同参数实现90%以上的计算机视觉任务需求。

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