OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个强大的计算机视觉库，它提供了许多用于机器学习的工具和算法。以下是一些使用 OpenCV 进行机器学习的示例。

图像分类

图像分类是机器学习中的一个基本任务，它旨在将图像分为不同的类别。以下是一个简单的图像分类示例：

  • 使用 K-Nearest Neighbors (KNN) 分类器 KNN 是一种简单的分类算法，它通过找到与测试样本最相似的 K 个邻居来预测类别。

目标检测

目标检测是计算机视觉中的一项重要任务，它旨在检测图像中的物体并定位它们的位置。以下是一个目标检测的示例：

  • 使用 Haar 特征和 AdaBoost 分类器 Haar 特征和 AdaBoost 分类器是 OpenCV 中用于目标检测的经典方法。

面部识别

面部识别是计算机视觉和机器学习中的一个热门应用。以下是一个面部识别的示例：

  • 使用 Eigenfaces 进行面部识别 Eigenfaces 是一种基于主成分分析的面部识别方法。

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更多资源

想要了解更多关于 OpenCV 机器学习的示例，请访问我们的 OpenCV Python Machine Learning 教程 页面。

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