• OpenCV KNN 之 使用方法


    http://blog.csdn.net/WL2002200/article/details/43149229

    OpenCV 中KNN构造函数如下。

    [cpp] view plain copy
     
    1. C++: CvKNearest::CvKNearest()  
    2. C++: CvKNearest::CvKNearest(const Mat& trainData, const Mat& responses, const Mat& sam-  
    3. pleIdx=Mat(), bool isRegression=false, int max_k=32 )  

    训练函数为:

    [cpp] view plain copy
     
    1. C++: bool CvKNearest::train(  
    2.     const Mat& trainData, //训练数据  
    3.     const Mat& responses,//对应的响应值  
    4.     const Mat& sampleIdx=Mat(),//样本索引  
    5.     bool isRegression=false,//是否是回归,否则是分类问题  
    6.     int maxK=32, //最大K值  
    7.     bool updateBase=false//是否更新数据,是,则maxK需要小于原数据大小 )  

    查找函数:

    [cpp] view plain copy
     
    1. C++: float CvKNearest::find_nearest(  
    2. const Mat& samples,//按行存储的测试数据  
    3.  int k, //K 值  
    4. Mat* results=0,//预测结果  
    5. const float** neighbors=0, //近邻指针向量  
    6. Mat* neighborResponses=0, //近邻值  
    7. Mat* dist=0 //距离矩阵) const  
    8.   
    9. C++: float CvKNearest::find_nearest(  
    10. const Mat& samples,  
    11. int k,  
    12. Mat& results,  
    13. Mat& neighborResponses,  
    14. Mat& dists) const  

    还有一些其他辅助函数,无关紧要,略去了。


    opencv 有KNN 的示例,改写成C++ 版本如下:

    [html] view plain copy
     
      1. #include <opencv2/core/core.hpp>  
      2. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
      3. #include <opencv2/ml/ml.hpp>  
      4.   
      5. int main( )  
      6. {  
      7.     const int K = 10;  
      8.     int i, j, k, accuracy;  
      9.     float response;  
      10.     int train_sample_count = 100;  
      11.     cv::RNG rng_state(-1);  
      12.     cv::Mat trainData(train_sample_count,2,CV_32FC1);  
      13.     cv::Mat trainClasses(train_sample_count,1,CV_32FC1);  
      14.     cv::Mat img(cv::Size(500,500),CV_8UC3,cv::Scalar::all (0));  
      15.     float _sample[2];  
      16.     cv::Mat sample(1,2,CV_32FC1,_sample);  
      17.   
      18.     cv::Mat trainData1, trainData2, trainClasses1, trainClasses2;  
      19.   
      20.     // form the training samples  
      21.     trainData1 = trainData.rowRange (0,train_sample_count/2);  
      22.     rng_state.fill (trainData1,CV_RAND_NORMAL,cv::Scalar(200,200),cv::Scalar(50,50));  
      23.   
      24.     trainData2 = trainData.rowRange (train_sample_count/2,train_sample_count);  
      25.     rng_state.fill (trainData2,CV_RAND_NORMAL,cv::Scalar(300,300),cv::Scalar(50,50));  
      26.   
      27.     trainClasses1 = trainClasses.rowRange (0,train_sample_count/2);  
      28.     trainClasses1.setTo (1);  
      29.   
      30.     trainClasses2 = trainClasses.rowRange (train_sample_count/2,train_sample_count);  
      31.     trainClasses2.setTo (2);  
      32.   
      33.     // learn classifier  
      34.     CvKNearest knn( trainData, trainClasses, cv::Mat(), false, K );  
      35.     cv::Mat nearests( 1, K, CV_32FC1);  
      36.   
      37.     for( i = 0; i img.rows; i++ )  
      38.     {  
      39.         for( j = 0; j img.cols; j++ )  
      40.         {  
      41.             sample.at<float>(0,0) = (float)j;  
      42.             sample.at<float>(0,1) = (float)i;  
      43.   
      44.             // estimate the response and get the neighbors' labels  
      45.             response = knn.find_nearest(sample,K,0,0,&nearests,0);  
      46.   
      47.             // compute the number of neighbors representing the majority  
      48.             for( k = 0, accuracy = 0; k K; k++ )  
      49.             {  
      50.                 if( nearests.at<float>(0,k) == response)  
      51.                     accuracy++;  
      52.             }  
      53.             // highlight the pixel depending on the accuracy (or confidence)  
      54.             img.at<cv::Vec3b>(i,j) = response == 1 ?  
      55.                         (accuracy > 5 ? cv::Vec3b(0,0,180) : cv::Vec3b(0,120,180)) :  
      56.                         (accuracy > 5 ? cv::Vec3b(0,180,0) : cv::Vec3b(0,120,120));  
      57.         }  
      58.     }  
      59.   
      60.     // display the original training samples  
      61.     for( i = 0; i train_sample_count/2; i++ )  
      62.     {  
      63.         cv::Point pt;  
      64.         pt.x = cvRound(trainData1.at<float>(i,0));  
      65.         pt.y = cvRound(trainData1.at<float>(i,1));  
      66.         cv::circle (img,pt,2,cv::Scalar(0,0,255),1,CV_FILLED);  
      67.         pt.x = cvRound(trainData2.at<float>(i,0));  
      68.         pt.y = cvRound(trainData2.at<float>(i,1));  
      69.         cv::circle (img,pt,2,cv::Scalar(0,255,0),1,CV_FILLED);  
      70.     }  
      71.   
      72.     cv::namedWindow( "classifier result", 1 );  
      73.     cv::imshow( "classifier result", img );  
      74.     cv::waitKey(0);  
      75.   
      76.     return 0;  
      77. }  
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