OpenCV神经网络ANN代码编译运行与解读（二）

【转载自】《OpenCV笔记（4）实现神经网络（ANN）》
作者的原文参考了：《OpenCV中使用神经网络 CvANN_MLP》

实际上的预测结果是并非一个确定值，所以即使用训练集去做测试，也可能出现不完全匹配的情况。（后续需进一步实验证实）

备份代码在此：

#include <stdio.h>
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/ml/ml.hpp"using namespace cv;
using namespace ml;
using namespace std;int main()
{int width = 512, height = 512;Mat img = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3);//建立训练样本float train_data[6][2] = {{500,60},{245,40},{480,250},{160,380},{400,25},{55,400}};float labels[6] = { 0, 0, 0, 1, 0, 1 }; Mat train_data_mat(6, 2, CV_32FC1, train_data);Mat labels_mat(6, 1, CV_32FC1, labels);Mat layers_size = (Mat_<int>(1, 3) << 2, 6, 1);//模型创建和参数设置Ptr<ml::ANN_MLP> ann = ml::ANN_MLP::create();//创建一个空模型ann->setLayerSizes(layers_size);ann->setTrainMethod(ml::ANN_MLP::BACKPROP, 0.1, 0.1);ann->setActivationFunction(ml::ANN_MLP::SIGMOID_SYM);ann->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 10000, 1e-6));//设置训练数据并训练分类器Ptr<TrainData> tData = TrainData::create(train_data_mat, ROW_SAMPLE, labels_mat);ann->train(tData);//显示分类的结果Vec3b green(0, 255, 0), blue(255, 0, 0);for (int i = 0; i<img.rows; ++i) {for (int j = 0; j<img.cols; ++j) {Mat sample_mat = (Mat_<float>(1, 2) << j, i);Mat response_mat;ann->predict(sample_mat, response_mat);float response = response_mat.ptr<float>(0)[0];if (response > 0.5) {img.at<Vec3b>(i, j) = green;}else if (response < 0.5) {img.at<Vec3b>(i, j) = blue;}}}//画出训练样本数据int thickness = -1;int lineType = 8;circle(img, Point(500, 60), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);circle(img, Point(245, 40), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);circle(img, Point(480, 250), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);circle(img, Point(160, 380), 5, Scalar(0, 0, 255), thickness, lineType);circle(img, Point(400, 25), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);circle(img, Point(55, 400), 5, Scalar(0, 0, 255), thickness, lineType);imshow("Example", img);waitKey(0);
}

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