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KNN的类结构在ml.h头文件中定义，代码如下：KNN类的实现部分在mlknearest.cpp中，代码如下： /****************************************************************************************\ * K-Nearest Neighb

用了OpenCV一段时间，发现有cv::Mat和CvMat都可以表示图像数据，只是却不明白他们之间到底什么区别，为什么一定要有这样的两种~Mat。后来跟踪查看了定义，才知道原来cv::Mat是一个类（Class），而CvMat是一个Struct，从类型上就可以知道二者存在很大区别。前者除了几个成员变量之外还有很多的成员函数和重载函数，可以实现很多的图像数据处理功能，而后者只有几个成员变量，要对其成

综述:OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口，其效率与OpenCV一样. OpenCV将向量作为1维矩阵处理. 矩阵按行存储，每行有4字节的校整. 分配矩阵空间:CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols, int type); type: 矩阵元素类型. 格式为CV_(S|U|F)C.

一个很简单的实验，2分类，训练集为20张图片，测试集合为500张图片。折腾了很久才弄好了调用结果，但是结果不是太好，不如SVM。double classifyByKNN( const cv::Mat& trainData, const cv::Mat& trainResponse, const cv::Mat& testData, const cv::Mat& testResponse )