Opencv中ANN神经网络使用示例
2016-03-24 17:42
726 查看
前一段儿想用opencv做一下数字识别,用神经网络做识别。
在网上搜了一下关于opencv中ANN的使用方法,@小魏的修行路 的【模式识别】OpenCV中使用神经网络 CvANN_MLP 这篇文章写得挺好,照搬里面的例程运行了一下,发现有些错误,而且从他最后的结果图片来看明显是分类分错了。但是他的这篇博文还是写的挺好的,简单,通俗易懂。关于OPENCV中神经网络相关的使用方法这里就不作介绍了,大家可以直接看他的博客。
这里说一下例程的简单思路:
1.首先定义两种类型的若干个点,
2.然后利用这些样本点训练出一个模型,
3.新建一张图片,使用图片中的每一个像素作为测试点,利用上一步训练出的模型把这些像素分为两类,并用不同的颜色标记出来。
这里是程序运行的结果:
以下源码只是对 @小魏的修行路 的程序作了小部分改动:
源码
在网上搜了一下关于opencv中ANN的使用方法,@小魏的修行路 的【模式识别】OpenCV中使用神经网络 CvANN_MLP 这篇文章写得挺好,照搬里面的例程运行了一下,发现有些错误,而且从他最后的结果图片来看明显是分类分错了。但是他的这篇博文还是写的挺好的,简单,通俗易懂。关于OPENCV中神经网络相关的使用方法这里就不作介绍了,大家可以直接看他的博客。
这里说一下例程的简单思路:
1.首先定义两种类型的若干个点,
2.然后利用这些样本点训练出一个模型,
3.新建一张图片,使用图片中的每一个像素作为测试点,利用上一步训练出的模型把这些像素分为两类,并用不同的颜色标记出来。
这里是程序运行的结果:
以下源码只是对 @小魏的修行路 的程序作了小部分改动:
源码
//编程环境:VS2010 + Opencv2.4.8 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/ml/ml.hpp> #include <iostream> #include <string> using namespace std; using namespace cv; int main() { //Setup the BPNetwork CvANN_MLP bp; // Set up BPNetwork's parameters CvANN_MLP_TrainParams params; params.train_method=CvANN_MLP_TrainParams::BACKPROP; //(Back Propagation,BP)反向传播算法 params.bp_dw_scale=0.1; params.bp_moment_scale=0.1; // Set up training data float labels[10][2] = {{0.9,0.1},{0.1,0.9},{0.9,0.1},{0.1,0.9},{0.9,0.1},{0.9,0.1},{0.1,0.9},{0.1,0.9},{0.9,0.1},{0.9,0.1}}; //这里对于样本标记为0.1和0.9而非0和1,主要是考虑到sigmoid函数的输出为一般为0和1之间的数,只有在输入趋近于-∞和+∞才逐渐趋近于0和1,而不可能达到。 Mat labelsMat(10, 2, CV_32FC1, labels); float trainingData[10][2] = { {11,12},{111,112}, {21,22}, {211,212},{51,32}, {71,42}, {441,412},{311,312}, {41,62}, {81,52} }; Mat trainingDataMat(10, 2, CV_32FC1, trainingData); Mat layerSizes=(Mat_<int>(1,5) << 2, 2, 2, 2, 2); //5层:输入层,3层隐藏层和输出层,每层均为两个perceptron bp.create(layerSizes,CvANN_MLP::SIGMOID_SYM);//CvANN_MLP::SIGMOID_SYM ,选用sigmoid作为激励函数 bp.train(trainingDataMat, labelsMat, Mat(),Mat(), params); //训练 // Data for visual representation int width = 512, height = 512; Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); Vec3b green(0,255,0), blue (255,0,0); // Show the decision regions for (int i = 0; i < image.rows; ++i) { for (int j = 0; j < image.cols; ++j) { Mat sampleMat = (Mat_<float>(1,2) << i,j); Mat responseMat; bp.predict(sampleMat,responseMat); float* p=responseMat.ptr<float>(0); // if (p[0] > p[1]) { image.at<Vec3b>(j, i) = green; } else { image.at<Vec3b>(j, i) = blue; } } } // Show the training data int thickness = -1; int lineType = 8; circle( image, Point(111, 112), 5, Scalar( 0, 0, 0), thickness, lineType); circle( image, Point(211, 212), 5, Scalar( 0, 0, 0), thickness, lineType); circle( image, Point(441, 412), 5, Scalar( 0, 0, 0), thickness, lineType); circle( image, Point(311, 312), 5, Scalar( 0, 0, 0), thickness, lineType); circle( image, Point(11, 12), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType); circle( image, Point(21, 22), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType); circle( image, Point(51, 32), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType); circle( image, Point(71, 42), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType); circle( image, Point(41, 62), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType); circle( image, Point(81, 52), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType); imwrite("result.png", image); // save the image imshow("BP Simple Example", image); // show it to the user waitKey(0); return 0; }
相关文章推荐
- 针对Linux ASP.NET MVC网站中 httpHandlers配置无效的解决方案
- http服务基础
- The superclass "javax.servlet.http.HttpServlet" was not found on the Java Build Path
- 长期使人困惑的问题:TCP连接中断的实时检测
- 利用C#实现网络爬虫
- 基于C#实现网络爬虫 C#抓取网页Html源码
- TCP 系统调用
- AFNetworking从1.0 到2。0的转换
- 计算机网络中的TCP/UDP协议到底是怎么回事(一)
- linux nginx 限流 ngx_http_limit_conn_module
- [疯狂Java]TCP:协议字符、记录客户端信息
- HttpWebRequest 下载html
- https://github.com/akullpp/awesome-java
- Struts2当调用action时出现HTTP Status 404 问题解决
- C++文件操作详解http://www.cnblogs.com/likebeta/archive/2012/06/16/2551662.html
- HttpClient,HttpGet
- 网络状态检测
- 卷积神经网络全面解析
- HTTPS学习笔记
- [题目转自http://www.33iq.com/]趣味数学题1 王师傅亏了多少?