OpenCV的机器学习模块（Machine Learning）是OpenCV库中非常强大的部分，它提供了多种机器学习算法，可以帮助开发者构建各种机器学习模型。
主要功能
- 分类器：支持多种分类算法，如SVM、KNN、随机森林等。
- 回归：支持线性回归、岭回归等算法。
- 聚类：支持K-means、层次聚类等算法。
- 降维：支持PCA、LDA等算法。
- 异常检测：支持Isolation Forest等算法。
示例
假设我们要使用OpenCV的机器学习模块来构建一个简单的分类器，可以使用以下代码：
import cv2
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
digits = datasets.load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 创建SVM分类器
clf = cv2.ml.SVM_create()
clf.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
clf.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
clf.setC(1.0)
# 训练模型
clf.train(X_train, cv2.ml.ROW_SAMPLE, y_train)
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = (y_pred == y_test).mean()
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
更多信息
要了解更多关于OpenCV机器学习模块的信息，请访问OpenCV官方文档。
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