opencv3.2提供贝叶斯的api比较简单，不像svm那么多。贝叶斯只有三行就可以PtrnBayes=NormalBayesClassifier::create();cout

这是一个细分的识别，打算通过svm和结合HOG特征将五类花卉进行识别，花卉分别是daisy小兰花，dandelion蒲公英，roses玫瑰花，sunflowers向日葵，tulips郁金香。意在尝试通过改变setc值和gamma值查看其准确率。名称种类标签值中文名称daisy1兰花2.dandelion2蒲公英3.roses3玫瑰花4.sunflowers4向日葵5.tulips5郁金香通过&nb…

之前练习了svmhog分类ministi数字集，效果不是很好，先记录一篇有帮助的文章。1：KNN最近邻算法简单理解：从数据集中找到距离当前样本最近的k个样本，投票决定当前样本类别，这里k一般为奇数。不好的地方就是每次预测都要用整个数据集来进行距离计算，慢并且存储大，假设有10亿样本的话，就自己脑补吧。knn=cv.ml.KNearest_create()knn.train(train,cv.ml.…