C# Emgucv4.7 神经网络算法实现图像分类 例程

以下是一个简单的C# Emgucv4.7神经网络算法实现图像分类的例程：

1. 首先，需要添加Emgu.CV和Emgu.CV.ML NuGet包。

2. 创建一个新的C#控制台应用程序，并在程序中添加以下代码：

using System;
using System.IO;
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.ML;
using Emgu.CV.ML.MlEnum;
using Emgu.CV.Structure;

namespace ImageClassification
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // Load training images and labels
            string[] imageFiles = Directory.GetFiles(@"C:\training_images\", "*.jpg");
            int[] labels = new int[imageFiles.Length];
            for (int i = 0; i < imageFiles.Length; i++)
            {
                labels[i] = int.Parse(Path.GetFileNameWithoutExtension(imageFiles[i]));
            }
            Mat trainingData = new Mat();
            for (int i = 0; i < imageFiles.Length; i++)
            {
                Mat image = CvInvoke.Imread(imageFiles[i], ImreadModes.Grayscale);
                trainingData.PushBack(image.Flatten());
            }

            // Train the neural network
            using (var model = new ANN_MLP())
            {
                int inputCount = trainingData.Cols;
                int hiddenCount = 16;
                int outputCount = 10;
                MCvTermCriteria termCriteria = new MCvTermCriteria(1000, 0.01);
                model.SetLayerSizes(new int[] { inputCount, hiddenCount, outputCount });
                model.SetActivationFunction(ANN_MLP.AnnMlpActivationFunction.SigmoidSym, 0, 0);
                model.Train(trainingData, SampleTypes.RowSample, labels, termCriteria);
                model.Save("model.xml");
            }

            // Test the neural network
            using (var model = new ANN_MLP())
            {
                model.Load("model.xml");
                Mat testData = new Mat();
                Mat testLabels = new Mat();
                string[] testImageFiles = Directory.GetFiles(@"C:\test_images\", "*.jpg");
                for (int i = 0; i < testImageFiles.Length; i++)
                {
                    Mat image = CvInvoke.Imread(testImageFiles[i], ImreadModes.Grayscale);
                    testData.PushBack(image.Flatten());
                    testLabels.PushBack(new Mat(1, 1, DepthType.Cv32S, new int[] { int.Parse(Path.GetFileNameWithoutExtension(testImageFiles[i])) }));
                }
                Mat response = new Mat();
                model.Predict(testData, response);
                int correctCount = 0;
                for (int i = 0; i < testImageFiles.Length; i++)
                {
                    int actualLabel = testLabels.Row(i).GetData().GetInt(0);
                    int predictedLabel = response.Row(i).GetData().GetInt(0);
                    if (actualLabel == predictedLabel)
                    {
                        correctCount++;
                    }
                }
                Console.WriteLine("Accuracy: {0}%", (double)correctCount / testImageFiles.Length * 100);
            }

            Console.ReadKey();
        }
    }
}

3. 将`C:\training_images\`和`C:\test_images\`替换为您自己的图像文件夹路径，并将图像文件夹中的图像命名为它们所属的类别的数字标签（例如，类别1的图像应命名为“1.jpg”）。

4. 运行程序，它将加载训练图像和标签，使用它们来训练一个具有一个隐藏层的多层感知器（MLP）神经网络，并将模型保存到“model.xml”文件中。然后，它将加载测试图像和标签，并使用训练好的模型对它们进行分类，计算分类准确度并输出结果。

这是一个简单的例程，可以根据您的需要进行修改和扩展。注意，在实际应用中，您需要更大的数据集和更复杂的神经网络模型来实现更好的分类性能。