【OpenCV】116 决策树算法 介绍与使用

116 决策树算法 介绍与使用

代码

import numpy as np
import cv2 as cv

# 读取数据
img = cv.imread('../images/digits.png')
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
cells = [np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(gray,50)]
x = np.array(cells)

# 创建训练与测试数据
train = x[:,:50].reshape(-1,400).astype(np.float32)
test = x[:,50:100].reshape(-1,400).astype(np.float32)
k = np.arange(10)
train_labels = np.repeat(k,250)[:,np.newaxis]
test_labels = train_labels.copy()

# 训练随机树
dt = cv.ml.RTrees_create()
dt.train(train, cv.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)
retval, results = dt.predict(test)

# 计算准确率
matches = results==test_labels
correct = np.count_nonzero(matches)
accuracy = correct*100.0/results.size
print(accuracy)

实验结果

解释

OpenCV中机器学习模块的决策树算法分为两个类别，一个是随机森林(Random Trees)、另外一个强化分类(Boosting Classification)。这两个算法都属于决策树算法。

retval, results = cv.ml_StatModel.predict(samples[, results[, flags]])

• sample输入样本
• result预测结果
• flags 可选标志，取决于模型。参见cv :: ml :: StatModel :: Flags

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所有内容均来源于贾志刚老师的知识星球——OpenCV研习社，本文为个人整理学习，已获得贾老师授权，有兴趣、有能力的可以加入贾老师的知识星球进行深入学习。