資料介紹
本章中,主要介紹一些模式識別的基礎概念。
在模式識別中,對元素進行分類之前,我們需要采集樣本進行訓練。本章的實例中,訓練了3個類,每一個類采集了100個樣本。
對于訓練,需要創建兩個矩陣,一個是用于存儲樣本數據的矩陣,一個用于與數據對應的類的標號:
Int train_sample_count=300;//總共300個樣本
CvRNG rng_state = cvRNG(-1);
CvMat* trainData =cvCreateMat(train_sample_count,2,CV_32FC1);//存儲樣本數據
CvMat* trainClasses = cvCreateMat(train_sample_count, 1, CV_32FC1 );//存儲類的標號
矩陣trainData是一個有train_sample_count行,2列,該矩陣中的每一行代表一個樣本,每一個樣本是用一個2維的橫向量來表示。矩陣trainClasses有train_sample_count行,1列,
其行數是與trainData相同,trainClasses是與trainData一一對應的,假設trainData中的第一行的樣本數據是屬于第3類的,那么,trainClasses中第一行的那個值就是3.
在我們的例子中,trainClasses中的前100的樣本數據時第一個類的,第100到第200行的樣本數據第2類的,最后100行樣本數據時第3類的。
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