第四篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：机器学习

传奇开心短博文系列

  • 系列短博文目录
    • Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文
  • 短博文目录
    • 一、项目目标
    • 二、OpenCV机器学习介绍
    • 三、OpenCV支持向量机示例代码
    • 四、OpenCV支持向量机示例代码扩展
    • 五、OpenCVK均值聚类示例代码
    • 六、OpenCVK均值聚类示例代码扩展
    • 七、OpenCV决策树示例代码
    • 八、OpenCV决策树示例代码扩展

系列短博文目录

Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文

短博文目录

一、项目目标

机器学习OpenCV机器学习示例：包括支持向量机、K均值聚类、决策树等机器学习算法的实现。

二、OpenCV机器学习介绍

机器学习OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了丰富的功能和算法来处理图像和视频数据。虽然OpenCV主要用于计算机视觉任务，但它也提供了一些机器学习算法的实现。

以下是OpenCV中一些常见的机器学习算法介绍：

  1. 支持向量机（SVM）：OpenCV提供了对支持向量机的支持，可以用于二分类和多分类问题。您可以使用OpenCV的SVM类来训练和预测数据集。

  2. K均值聚类：OpenCV的ml模块中包含了K均值聚类的实现。您可以使用KMeans类进行聚类分析，将数据集划分为指定数量的簇。

  3. 决策树：OpenCV中的ml模块还提供了决策树的实现。您可以使用DecisionTree类来构建和训练决策树模型，用于分类和回归任务。

除了上述算法，OpenCV还提供了其他一些机器学习相关的功能，如特征提取、降维、模型评估等。

请注意，虽然OpenCV提供了一些基本的机器学习算法实现，但它并不是一个全面的机器学习框架。如果您需要更高级的机器学习功能和算法，您可能需要使用其他专门的机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow等。

三、OpenCV支持向量机示例代码

支持向量机以下是一个使用OpenCV进行支持向量机（SVM）训练和预测的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 准备训练数据
trainData = np.random.randint(0, 100, (25, 2)).astype(np.float32)
responses = np.random.randint(0, 2, (25, 1)).astype(np.float32)

# 创建SVM对象
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)

# 训练SVM模型
svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, responses)

# 准备测试数据
newcomer = np.random.randint(0, 100, (1, 2)).astype(np.float32)

# 使用训练好的SVM模型进行预测
response = svm.predict(newcomer)
print("预测结果:", response[1].ravel()[0])

这个示例代码中，首先创建了一个随机的训练数据集trainData和对应的标签responses。然后通过cv2.ml.SVM_create()创建了一个SVM对象，并设置了SVM的类型为C_SVC，核函数为线性。

接下来，使用svm.train()方法训练SVM模型，传入训练数据和标签。然后，准备一个新的测试数据newcomer，并使用svm.predict()方法进行预测。最后打印出预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更多的数据预处理和参数调整。您可以根据自己的需求和数据特点进行相应的修改和优化。

四、OpenCV支持向量机示例代码扩展

支持向量机当使用OpenCV进行支持向量机（SVM）训练和预测时，还可以对数据进行更详细的处理和模型参数的调整。下面是一个扩展的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 准备训练数据
trainData = np.random.randint(0, 100, (25, 2)).astype(np.float32)
responses = np.random.randint(0, 2, (25, 1)).astype(np.float32)

# 创建SVM对象
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)

# 定义SVM参数
svm.setC(1)  # 正则化参数C
svm.setGamma(0.5)  # 核函数参数gamma

# 定义停止准则
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 1000, 0.01)

# 训练SVM模型
svm.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, responses, criteria=criteria)

# 准备测试数据
newcomer = np.random.randint(0, 100, (1, 2)).astype(np.float32)

# 使用训练好的SVM模型进行预测
response = svm.predict(newcomer)
print("预测结果:", response[1].ravel()[0])

在这个扩展示例代码中，除了基本的训练和预测步骤之外，我们还添加了一些额外的功能：

  1. 设置SVM参数：通过调用svm.setC()和svm.setGamma()方法，可以设置SVM模型的正则化参数C和核函数参数gamma。这些参数可以根据数据集的特点进行调整。

  2. 定义停止准则：通过定义criteria变量，我们可以设置SVM训练的停止准则。在这个示例中，我们设置了最大迭代次数为1000，精度阈值为0.01。

通过调整SVM参数和停止准则，可以对模型的性能和收敛速度进行优化。

请注意，这仅是一个扩展示例代码，实际应用中可能需要更多的数据预处理、参数调优和模型评估。根据具体任务和数据集的特点，您可以进一步定制和优化SVM模型。

五、OpenCVK均值聚类示例代码

k均值聚类以下是使用OpenCV进行K均值聚类的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 准备数据
data = np.random.randint(0, 100, (100, 2)).astype(np.float32)

# 定义K均值聚类参数
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
k = 3

# 运行K均值聚类算法
ret, label, center = cv2.kmeans(data, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)

# 可视化结果
colors = [(0, 0, 255), (0, 255, 0), (255, 0, 0)]  # 每个簇的颜色
image = np.zeros((500, 500, 3), dtype=np.uint8)

for i in range(data.shape[0]):
    x, y = data[i]
    cluster_idx = int(label[i])
    color = colors[cluster_idx]
    cv2.circle(image, (int(x * 5), int(y * 5)), 3, color, -1)

cv2.imshow('K-means Clustering', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，首先准备了一个随机生成的数据集data，其中每个样本有两个特征。

然后，定义了K均值聚类的参数。criteria变量用于设置停止准则，包括最大迭代次数和精度阈值。k表示要聚类的簇的数量。

接下来，调用cv2.kmeans()函数运行K均值聚类算法。该函数的参数包括数据集、簇的数量、初始聚类中心、停止准则、重复次数和初始中心点选择方法。

最后，根据聚类结果将数据点可视化在图像上。我们使用红色、绿色和蓝色分别表示不同的簇，通过绘制圆圈来表示每个数据点的位置。

运行代码后，将会显示出K均值聚类的可视化结果。

请注意，这只是一个简单的K均值聚类示例，实际应用中可能需要更多的数据处理、参数调整和结果分析。您可以根据自己的需求和数据特点进行相应的修改和优化。

六、OpenCVK均值聚类示例代码扩展

k均值聚类当使用OpenCV进行K均值聚类时，还可以对数据进行更详细的处理和可视化聚类结果。下面是一个扩展的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 准备数据
data = np.random.randint(0, 100, (100, 2)).astype(np.float32)

# 定义K均值聚类参数
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
k = 3

# 运行K均值聚类算法
ret, label, center = cv2.kmeans(data, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)

# 可视化聚类结果
colors = [(0, 0, 255), (0, 255, 0), (255, 0, 0)]  # 每个簇的颜色
image = np.zeros((500, 500, 3), dtype=np.uint8)

for i in range(data.shape[0]):
    x, y = data[i]
    cluster_idx = int(label[i])
    color = colors[cluster_idx]
    cv2.circle(image, (int(x * 5), int(y * 5)), 3, color, -1)

# 绘制聚类中心
for c in center:
    cx, cy = c
    cv2.circle(image, (int(cx * 5), int(cy * 5)), 10, (0, 0, 0), -1)

cv2.imshow('K-means Clustering', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个扩展示例代码中，除了基本的K均值聚类和数据可视化之外，我们添加了一些额外的功能：

  1. 绘制聚类中心：在可视化聚类结果的基础上，我们通过绘制圆圈来表示每个簇的中心点。

通过调整K均值聚类参数、数据预处理和结果可视化的方式，可以进一步优化聚类效果。

请注意，这仅是一个扩展示例代码，实际应用中可能需要更多的数据处理、参数调优和结果分析。根据具体任务和数据集的特点，您可以进一步定制和优化K均值聚类模型。

七、OpenCV决策树示例代码

决策树以下是使用OpenCV进行决策树的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 准备训练数据
trainData = np.random.randint(0, 100, (25, 2)).astype(np.float32)
responses = np.random.randint(0, 2, (25, 1)).astype(np.float32)

# 创建决策树对象
dtree = cv2.ml.DTrees_create()

# 定义决策树参数
dtree.setCVFolds(1)  # 设置交叉验证折数
dtree.setMaxDepth(5)  # 设置最大深度

# 训练决策树模型
dtree.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, responses)

# 准备测试数据
newcomer = np.random.randint(0, 100, (1, 2)).astype(np.float32)

# 使用训练好的决策树模型进行预测
response = dtree.predict(newcomer)
print("预测结果:", response[1].ravel()[0])

在这个示例代码中，首先准备了一个随机生成的训练数据集trainData和对应的标签responses，其中每个样本有两个特征。

然后，创建了一个决策树对象dtree，并通过setCVFolds()和setMaxDepth()方法设置了决策树的参数，包括交叉验证折数和最大深度。

接下来，调用dtree.train()方法训练决策树模型，传入训练数据和标签。

最后，准备一个新的测试数据newcomer，并使用dtree.predict()方法进行预测。预测结果通过response[1].ravel()[0]获取。

请注意，这只是一个简单的决策树示例，实际应用中可能需要更多的数据预处理、参数调整和模型评估。您可以根据自己的需求和数据特点进行相应的修改和优化。

八、OpenCV决策树示例代码扩展

决策树当使用OpenCV进行决策树的训练和预测时，还可以对数据进行更详细的处理和模型的调整。下面是一个扩展的示例代码

import cv2
import numpy as np

#准备训练数据
trainData = np.random.randint(0, 100, (25, 2)).astype(np.float32)
responses = np.random.randint(0, 2, (25, 1)).astype(np.float32)

#创建决策树对象
dtree = cv2.ml.DTrees_create()

#定义决策树参数
dtree.setCVFolds(3)  # 设置交叉验证折数
dtree.setMaxDepth(5)  # 设置最大深度
dtree.setMinSampleCount(2)  # 设置每个叶节点的最小样本数

#定义停止准则
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.01)
dtree.setTermCriteria(criteria)

#训练决策树模型
dtree.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, responses)

#准备测试数据
newcomer = np.random.randint(0, 100, (1, 2)).astype(np.float32)

#使用训练好的决策树模型进行预测
response = dtree.predict(newcomer)
print("预测结果:", response[1].ravel()[0])

在这个扩展示例代码中，除了基本的训练和预测步骤之外，我们添加了一些额外的功能：

  1. 设置决策树参数：通过调用setCVFolds()、setMaxDepth()和setMinSampleCount()方法，可以设置决策树模型的交叉验证折数、最大深度和每个叶节点的最小样本数。这些参数可以根据数据集的特点进行调整。

  2. 定义停止准则：通过定义criteria变量，我们可以设置决策树训练的停止准则。在这个示例中，我们设置了最大迭代次数为100，精度阈值为0.01。

通过调整决策树参数和停止准则，可以对模型的性能和收敛速度进行优化。

机器学习请注意，这仅是一个扩展示例代码，实际应用中可能需要更多的数据预处理、参数调优和模型评估。根据具体任务和数据集的特点，您可以进一步定制和优化决策树模型。

希望这个扩展示例对您有所帮助。如果您有更多问题，请随时提问。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mfbz.cn/a/346877.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

调优 mybatis saveBatch 25倍性能

调优 mybatis saveBatch 25倍性能

调优 mybatis saveBatch 25倍性能 最近在压测一批接口，发现接口处理速度慢的有点超出预期，感觉很奇怪，后面定位发现是数据库批量保存这块很慢。 这个项目用的是 mybatis-plus，批量保存直接用的是 mybatis-plus 提供的 saveBatch…
阅读更多...
Geogebra绘制正态分布曲线-学习b站何威老师视频

Geogebra绘制正态分布曲线-学习b站何威老师视频

​ 参考资料 GeoGebra系列教程3——GGB与正态分布密度曲线_哔哩哔哩_bilibili 我要开始学习啦，吼吼~~~ 准备工作 https://www.geogebra.org/download 选择GeoGebra 经典 6 详细步骤 设计思路具体操作设计积分区间【a,b】创建滑动条a∈[-5,5]，增量是…
阅读更多...
P4学习(七)实验四:Explicit Congestion Notification

P4学习(七)实验四:Explicit Congestion Notification

目录 一. 实验目的二.前置知识略概三. 实验过程1. Topo2. Egress 三. 实验结果1.启动监听服务端2.发送数据包3.查看h2.log的数据4.Iperf模拟Flood超过门限 四.为什么要在Egress上进行ecn的配置 一. 实验目的 ECN allows end-to-end notification of network congestion without…
阅读更多...
Android SeekBar 进度条圆角

Android SeekBar 进度条圆角

先看下效果图&#xff1a; 之前&#xff1a; 优化后&#xff1a; 之前的不是圆角是clip切割导致的 全代码&#xff1a; <SeekBarandroid:layout_width"188dp"android:layout_height"wrap_content"android:background"null"android:focusa…
阅读更多...
专门为机器学习开发的jpy语言

专门为机器学习开发的jpy语言

这本来是一个为工科教学专门开发的附属品&#xff0c;并不是说Python或Java有多不好&#xff0c;根本上它就是一个Java工程教材&#xff0c;但又要结合人工智能。因此&#xff0c;出现了这样一个包容性的怪胎&#xff0c;可以用python一样的语法与Java一起编写。 没流行起来的一…
阅读更多...
一个使用pyqt的word文档查重工具

一个使用pyqt的word文档查重工具

一个使用pyqt的word文档查重工具 使用场景代码使用截图打包好的软件下载链接结尾 使用场景 有时我们在借鉴一篇文档之后还不想有太多重复&#xff0c;这个时候可以使用这个工具对两个word文档进行对比 代码 import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWind…
阅读更多...
[RK-Linux] 移植Linux-5.10到RK3399（十）| 配置AP6256模组使能WIFI、BT功能

[RK-Linux] 移植Linux-5.10到RK3399（十）| 配置AP6256模组使能WIFI、BT功能

手上 ROC-RK3399-PC Pro 使用蓝牙 WIFI 模组是 AP6256。 一、AP6256 模组介绍 AP6256是正基科技（AMPAK）推出的一款低成本、低功耗的双模模块，它集成了Wi-Fi和蓝牙功能。这款模块支持SDIO接口，具有以下特点： 1、型号：AP6256 2、接口：SDIO（Secure Digital Input/Outp…
阅读更多...
搜维尔科技：【简报】元宇宙数字人赛道，优秀作品赏析《大福太郎》

搜维尔科技：【简报】元宇宙数字人赛道，优秀作品赏析《大福太郎》

这次采用亮眼的浅粉做为发色&#xff0c;为了贴合她小警察的身分 给了她一顶特制的警帽&#xff0c;上面有大福的荧光蓝叶片作为标 志&#xff0c;而在配件及裙子上也加入了许多科技元素的小巧思。 学校&#xff1a; 朝阳科技大学&#xff08;台湾&#xff09; 选手&#xff…
阅读更多...
排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

目录 一、Boosting训练与预测 二、梯度增强的思想核心 三、如何构造弱学习器和加权平均的权重 四、损失函数 五、梯度增强决策树 六、GBDT生成新特征 主要思想 构造流程 七、梯度增强决策树以及在搜索的应用 7.1 GDBT模型调参 7.1.1 框架层面参数 n_estimators su…
阅读更多...
【制作100个unity游戏之23】实现类似七日杀、森林一样的生存游戏1（附项目源码）

【制作100个unity游戏之23】实现类似七日杀、森林一样的生存游戏1（附项目源码）

本篇最终效果演示 文章目录 本篇最终效果演示系列目录前言环境素材绘制地形 实现人物移动指示显示物品名称源码完结 系列目录 【制作100个unity游戏之23】实现类似七日杀、森林一样的生存游戏1&#xff08;附项目源码&#xff09; 【制作100个unity游戏之23】实现类似七日杀、森…
阅读更多...
申万宏源基于 StarRocks 构建实时数仓

申万宏源基于 StarRocks 构建实时数仓

作者 &#xff1a;申万宏源证券 实时数仓项目组 小编导读&#xff1a; 申万宏源证券有限公司是由新中国第一家股份制证券公司——申银万国证券股份有限公司与国内资本市场第一家上市证券公司——宏源证券股份有限公司&#xff0c;于 2015 年 1 月 16 日合并组建而成&#xff0c…
阅读更多...
【若依】关于对象查询list返回，进行业务处理以后的分页问题

【若依】关于对象查询list返回，进行业务处理以后的分页问题

1、查询对象Jglkq返回 list&#xff0c;对 list 进行业务处理后返回&#xff0c;但分页出现问题。 /*** 嫁功率考勤查询*/RequiresPermissions("hr:kq:list")PostMapping("/list")ResponseBodypublic TableDataInfo list(Jglkq jglkq) throws ParseExcepti…
阅读更多...
简单高效 Learn LaTeX 009 - LaTex Cite Notes (30 mins) 引用与注释

简单高效 Learn LaTeX 009 - LaTex Cite Notes (30 mins) 引用与注释

这一集里介绍了对文献引用的表示方法&#xff0c;和添加注释文本的方法&#xff1a; https://www.ixigua.com/7298100920137548288?id7304342671428944403&logTag495628805c8329a41ffa
阅读更多...
JVM系列-6.java垃圾回收

JVM系列-6.java垃圾回收

&#x1f44f;作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是爱吃芝士的土豆倪&#xff0c;24届校招生Java选手&#xff0c;很高兴认识大家&#x1f4d5;系列专栏&#xff1a;Spring原理、JUC原理、Kafka原理、分布式技术原理、数据库技术、JVM原理&#x1f525;如果感觉博主的文…
阅读更多...
PyTorch深度学习实战（32）——DCGAN详解与实现

PyTorch深度学习实战（32）——DCGAN详解与实现

PyTorch深度学习实战&#xff08;32&#xff09;——DCGAN详解与实现 0. 前言1. 模型与数据集分析1.1 模型分析1.2 数据集介绍 2. 构建 DCGAN 生成人脸图像小结系列链接 0. 前言 DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) 是基于生成对抗网络 (Convolution…
阅读更多...
香港代理IP为何受欢迎？

香港代理IP为何受欢迎？

香港代理IP深受用户欢迎的原因主要有以下几点&#xff1a; 1&#xff0c;地理位置优势&#xff1a;香港位于亚洲的中心地带&#xff0c;与中国大陆、东南亚和其他亚洲国家都有良好的网络连接。这使得使用香港代理IP可以实现较快的网络连接速度和较低的延迟&#xff0c;特别是对…
阅读更多...
架构篇24：排除架构可用性隐患的利器-FMEA方法

架构篇24：排除架构可用性隐患的利器-FMEA方法

文章目录 FMEA 介绍FMEA 方法FMEA 实战小结 前面的专栏分析高可用复杂度的时候提出了一个问题&#xff1a;高可用和高性能哪个更复杂&#xff0c;根据墨菲定律“可能出错的事情最终都会出错”&#xff0c;架构隐患总有一天会导致系统故障。因此&#xff0c;我们在进行架构设计的…
阅读更多...
shopee的AI学习之路——GPTs通过AdInteli 广告变现

shopee的AI学习之路——GPTs通过AdInteli 广告变现

GPTs|AdInteli 广告变现 一、什么是 AdInteli AdIntelli 是一个旨在为生成 GPTs 接入广告并实现变现的平台。它连接了全球最大的广告联盟&#xff0c;允许广告商进行竞价&#xff0c;确保展示最有价值的广告。AdIntelli 采用 AI 驱动的收入生成技术&#xff0c;优化广告选择。…
阅读更多...
【github】使用github action 拉取国外docker镜像

【github】使用github action 拉取国外docker镜像

使用github action 拉取国外docker镜像 k8s部署经常用到国外镜像&#xff0c;如果本地无法拉取可以考虑使用github action环境 github action的ci服务器在国外&#xff0c;不受中国防火墙影响github action 自带docker命令运行时直接将你仓库代码拉取下来 步骤 你的国内dock…
阅读更多...
SAP PO平台配置

SAP PO平台配置

多个系统分配 &#xff1a; XPATH : /p1:mt_ERP_ZSSF_HFM_001/sapClient SPACE : p1 http://lstech.com/erp/IF0523/ZSSF_HFM_001
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023

友情链接： 我的编程经验分享 一条长河网 尧图网站开发 尧图建网站