cv2.ml.KNearest_create() 怎么使用?
时间: 2023-05-22 12:03:46 浏览: 70
cv2.ml.KNearest_create() 是 OpenCV 中的一个机器学习模型,它用于 K-最近邻法分类器(K Nearest Neighbors)的创建。以下是一个使用该函数创建分类器并进行训练和预测的示例代码:
```python
import cv2
# 创建 K-最近邻法分类器
knn = cv2.ml.KNearest_create()
# 使用训练数据进行训练
trainData = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]] # 训练数据
responses = [0, 1, 1, 0] # 对应标签
knn.train(cv2.ml.TrainData_create(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, responses))
# 进行预测
ret, results, neighbours, dist = knn.findNearest([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], 1)
# 输出预测结果
print(results) # [0., 1., 1., 0.]
```
在上面的代码中,我们首先使用 cv2.ml.TrainData_create() 创建了训练数据,然后我们使用 knn.train() 方法对分类器进行训练。接着我们可以使用 knn.findNearest() 方法对测试数据进行预测,函数会返回预测结果、最近邻居和他们之间的距离。最后我们输出预测结果即可。
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如何加载训练好的数字分类器 digits_classifier = cv2.ml.KNearest_create() digits_classifier.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, trainLabels)
要加载训练好的数字分类器,你可以使用`cv2.ml.KNearest_create()`创建一个`digits_classifier`对象,然后使用`digits_classifier.load()`方法加载已经训练好的模型。
下面是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载训练好的数据和标签
trainData = np.load('trainData.npy')
trainLabels = np.load('trainLabels.npy')
# 创建数字分类器并训练
digits_classifier = cv2.ml.KNearest_create()
digits_classifier.train(trainData, cv2.ml.ROW_SAMPLE, trainLabels)
# 保存模型
digits_classifier.save('digits_classifier.xml')
# 加载模型
digits_classifier_loaded = cv2.ml.KNearest_create()
digits_classifier_loaded.load('digits_classifier.xml')
```
在上面的代码中,我们首先使用`np.load()`函数加载已经训练好的数据和标签。然后,我们创建一个`digits_classifier`对象并使用`digits_classifier.train()`方法训练模型。接着,我们使用`digits_classifier.save()`方法将模型保存到磁盘上。最后,我们使用`digits_classifier_loaded.load()`方法加载已经保存的模型。
需要注意的是,如果你在训练模型时使用的是`cv2.ml.COL_SAMPLE`,那么在加载模型时也应该使用相同的参数。
--------------------------------------------------------------------------- error Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_5544\1055753196.py in <module> 17 # 训练K-近邻分类器 18 knn = cv2.ml.KNearest_create() ---> 19 knn.train(np.array(face_images), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(face_labels)) 20 21 # 读取测试图像 error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\ml\src\data.cpp:257: error: (-215:Assertion failed) samples.type() == CV_32F || samples.type() == CV_32S in function 'cv::ml::TrainDataImpl::setData'
这个错误提示是因为训练数据的数据类型不正确。在使用`cv2.ml.KNearest_create()`训练KNN分类器时,数据应该是单精度浮点型(`CV_32F`)或整型(`CV_32S`)。
你可以尝试将代码中的数据类型转换为单精度浮点型,如下所示:
```python
face_images = np.array(face_images, dtype=np.float32)
face_labels = np.array(face_labels, dtype=np.float32)
# 训练K-近邻分类器
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(face_images, cv2.ml.ROW_SAMPLE, face_labels)
```
这样就可以解决这个错误。希望对你有帮助。