26、OpenCV中神经网络的应用与实践

OpenCV中神经网络的应用与实践

1. 人工神经网络（ANN）的保存与加载

在处理人工神经网络（ANN）时，我们可以将训练好的ANN保存到XML文件中，以便后续使用。以下是具体的代码实现：

ann = cv2.ml.ANN_MLP_create()
data = cv2.ml.TrainData_create(
    training_samples, layout, training_responses)
ann.train(data)
ann.save('my_ann.xml')

若要重新加载训练好的ANN，可使用以下代码：

ann = cv2.ml.ANN_MLP_create()
ann.load('my_ann.xml')

2. ANN的潜在应用场景

ANN在手写数字识别方面的应用只是一个基础，我们还可以将其扩展到更多领域：
- 实时视频检测 ：可以将该方法扩展到视频中，实现实时检测手写数字。
- 光学字符识别（OCR） ：训练ANN识别整个字母表，构建完整的OCR系统。
- 车牌检测与识别 ：由于车牌上的字符外观较为一致，这可以简化OCR部分的问题。
- 与支持向量机（SVM）对比 ：可以尝试将ANN应用于之前使用SVM的问题，反之亦然，以比较它们在不同类