利用opencv3 4 1進行正態貝葉斯分類

當樣本的特徵向量滿足多維正態分佈時，對於分類任務，可以使用正態貝葉斯分類方法，進行訓練。使用opencv3.4.1中的ml模組，具體實現demo如下：

#include"pch.h"

#include#includeusing namespace std;
using namespace cv;
using namespace ml;
int main()
for (int i = 10; i < 20; i++)
for (int i = 20; i < 30; i++)
mat trainingdatamat(30, 2, cv_32fc1, traindataarray);
// 建立貝葉斯分類器
ptrmodel = normalbayesclassifier::create();
// 設定訓練資料
ptrtdata = traindata::create(trainingdatamat, row_sample, labelsmat);
//訓練分類器
model->train(tdata);
//對影象內所有512*512個背景點進行**，不同的**結果，影象背景區域顯示不同的顏色
vec3b red(0,0,255), green(0, 255, 0), blue(255, 0, 0);
for (int i = 0; i < image.rows; ++i)
for (int j = 0; j < image.cols; ++j)
//把訓練樣本點，顯示在圖相框內
for (int i = 0; i < trainingdatamat.rows; i++)
//顯示分類結果影象
imshow("貝葉斯分類器示例", image);
waitkey(0);
return 0;
}

編譯OpenCV3 4 1時出現的一些問題

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