OpenCV ARDRegression 源码

ARDRegression 是 OpenCV 中的一种回归模型，它可以用于多元线性回归和正则化回归问题。其源代码可以在 OpenCV 的 GitHub 上找到。

下面是 ARDRegression 的源代码示例：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/ml.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace cv::ml;
using namespace std;

int main()
{
    // create the dataset
    Mat data(10, 2, CV_32FC1);
    Mat labels(10, 1, CV_32FC1);
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        data.at<float>(i, 0) = i * 0.1f;
        data.at<float>(i, 1) = i * 0.2f;
        labels.at<float>(i, 0) = i * 0.3f;
    }

    // train the model
    Ptr<ARDRegression> ardr = ARDRegression::create();
    ardr->train(data, ROW_SAMPLE, labels);

    // test the model
    Mat test_data(1, 2, CV_32FC1);
    test_data.at<float>(0, 0) = 1.0f;
    test_data.at<float>(0, 1) = 2.0f;
    Mat test_labels;
    ardr->predict(test_data, test_labels);
    cout << test_labels << endl;

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先创建一个大小为 10x2 的数据集和一个大小为 10x1 的标签集。然后，我们使用 ARDRegression::create() 函数创建一个 ARDRegression 对象，并使用 train() 函数对数据集进行训练。最后，我们使用 predict() 函数对一个新的测试数据进行预测，并输出预测结果。

需要注意的是，ARDRegression 在 OpenCV 中是作为 Machine Learning 模块的一部分实现的，因此在编译 OpenCV 时需要确保已启用 Machine Learning 模块。此外，还需要在代码中包含相应的头文件和命名空间。