手写数字识别神经网络 C++ 实现（一：openCV 超基础矩阵操作）

最新推荐文章于 2025-04-14 09:59:27 发布

Runner_of_nku

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本文介绍了使用C++和openCV实现手写数字识别的神经网络，详细讲解了openCV中的矩阵操作，包括矩阵的声明、赋值、输出、矩阵运算以及在函数传参中的注意事项。内容涵盖神经网络基础知识和openCV的矩阵运算，为后续的数据集准备工作奠定基础。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文的矩阵运算利用了openCV，环境配置见 win10下VS2013+OpenCV2.4.9环境配置

本文基本利用C++复现了 Machine Learning ex4 中的内容

预备知识：

2. openCV矩阵运算

声明一个矩阵，矩阵在使用前需要先声明，opencv的矩阵就好比一个类，下面我们仅仅是声明了一个矩阵，这个矩阵内还没有被赋值，所以现在输出矩阵是乱码。opencv对矩阵元素的类型是严格规定的，这点区别于matlab，每个矩阵在声明的时候首先要定义矩阵元素的类型。

//声明矩阵
//矩阵的规模是3行5列，矩阵元素的类型是CV_64FC1
Mat test_mat=Mat(3,5,CV_64FC1);