OpenCV笔记（4）实现神经网络（ANN）

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1.神经网络

神经网络最重要的功能是分类，前面用opencv实现的SVM也是分类器。

分类器的输入是数值向量，输出是数值。目标是让正确分类的比例尽可能高。一般我们需要建立训练样本，标记好分类结果，用这些标记好的数据去训练分类器，训练好的分类器就可以在新来的特征向量上预测。

下面是一些样本：

若是将其分开，只需要画出一条直线，如下所示：

再来的新的向量，落到左边就是蓝球，在右边就是红球，这样就实现了一个简单的分类器。这个分类器被称为神经元。直线的方程我们可以写出来：。等式左边大于0还是小于0决定点在直线的哪一侧。

神经元的一个问题是只能分类一次，如果出现下面这种情况，就没有办法画一条直线将其分开，我们的解决办法是使用多层神经网络。

在多层神经网络之中，低层的神经元的输出是高层神经元的输入。上图我们可以分别用几条直线将其割开，再重新组合。这里每使用一条直线就是一个神经元，神经元之间依次连接，就能达到分类的目的。

神经网络的工作与人脑中的神经元有着很大的相似，每一个神经元都有若干神经元作其输入，而且自身也是另外神经元的输入，数值向量就像电信号，在不同神经元之间传导，每一个神经元只有满足了一定条件才会发射信号到下一层神经元。当然，人脑比人工神经网络要复杂的多。

神经网络的训练依靠反向传播算法，最开始的输入层输入特征向量，网络层计算得到输出，输出层发现最终结果和正确的类型不一样，便调整最后一层神经元的参数，除此之外，还让连接它的倒数第二层的神经元修改参数，如此层层后退调整。经过调整之后，继续用样本测试，如果输出继续出错，继续调整，直到输出令人满意为止。

2.OpenCV实现

建立训练样本：

float train_data[6][2] = {{500,60},{245,40},{480,250},{160,380},{400,25},{55,400}};
float labels[6] = { 0, 0, 0, 1, 0, 1 }; 
Mat train_data_mat(6, 2, CV_32FC1, train_data);
Mat labels_mat(6, 1, CV_32FC1, labels);
Mat layers_size = (Mat_<int>(1, 3) << 2, 6, 1);

layers_size指定了神经网络共三层：输入层、隐藏层、输出层。

模型创建和参数设置：

Ptr<ml::ANN_MLP> ann = ml::ANN_MLP::create();//创建一个空模型
ann->setLayerSizes(layers_size);
ann->setTrainMethod(ml::ANN_MLP::BACKPROP, 0.1, 0.1);
ann->setActivationFunction(ml::ANN_MLP::SIGMOID_SYM);
ann->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 10000, 1e-6));

设置训练数据并训练分类器：

Ptr<TrainData> tData = TrainData::create(train_data_mat, ROW_SAMPLE, labels_mat);
ann->train(tData);

显示分类结果：

Vec3b green(0, 255, 0), blue(255, 0, 0);
for (int i = 0; i<img.rows; ++i) 
{
    for (int j = 0; j<img.cols; ++j) 
    {
        Mat sample_mat = (Mat_<float>(1, 2) << j, i);
        Mat response_mat;
        ann->predict(sample_mat, response_mat);
        float response = response_mat.ptr<float>(0)[0];
        if (response > 0.5) 
        {
            img.at<Vec3b>(i, j) = green;
        }
        else if (response < 0.5) 
        {
            img.at<Vec3b>(i, j) = blue;
        }
    }
}

画出训练数据：

int thickness = -1;
int lineType = 8;
circle(img, Point(500, 60), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);
circle(img, Point(245, 40), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);
circle(img, Point(480, 250), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);
circle(img, Point(160, 380), 5, Scalar(0, 0, 255), thickness, lineType);
circle(img, Point(400, 25), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);
circle(img, Point(55, 400), 5, Scalar(0, 0, 255), thickness, lineType);

程序运行结果：

完整代码：

#include <stdio.h>
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/ml/ml.hpp"
 
using namespace cv;
using namespace ml;
using namespace std;
 
int main()
{
    int width = 512, height = 512;
    Mat img = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3);
 
    //建立训练样本
    float train_data[6][2] = {{500,60},{245,40},{480,250},{160,380},{400,25},{55,400}};
    float labels[6] = { 0, 0, 0, 1, 0, 1 }; 
    Mat train_data_mat(6, 2, CV_32FC1, train_data);
    Mat labels_mat(6, 1, CV_32FC1, labels);
    Mat layers_size = (Mat_<int>(1, 3) << 2, 6, 1);
 
    //模型创建和参数设置
    Ptr<ml::ANN_MLP> ann = ml::ANN_MLP::create();//创建一个空模型
    ann->setLayerSizes(layers_size);
    ann->setTrainMethod(ml::ANN_MLP::BACKPROP, 0.1, 0.1);
    ann->setActivationFunction(ml::ANN_MLP::SIGMOID_SYM);
    ann->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 10000, 1e-6));
 
    //设置训练数据并训练分类器
    Ptr<TrainData> tData = TrainData::create(train_data_mat, ROW_SAMPLE, labels_mat);
    ann->train(tData);
 
    //显示分类的结果
    Vec3b green(0, 255, 0), blue(255, 0, 0);
    for (int i = 0; i<img.rows; ++i) 
    {
        for (int j = 0; j<img.cols; ++j) 
        {
            Mat sample_mat = (Mat_<float>(1, 2) << j, i);
            Mat response_mat;
            ann->predict(sample_mat, response_mat);
            float response = response_mat.ptr<float>(0)[0];
            if (response > 0.5) 
            {
                img.at<Vec3b>(i, j) = green;
            }
            else if (response < 0.5) 
            {
                img.at<Vec3b>(i, j) = blue;
            }
        }
    }
 
    //画出训练样本数据
    int thickness = -1;
    int lineType = 8;
    circle(img, Point(500, 60), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);
    circle(img, Point(245, 40), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);
    circle(img, Point(480, 250), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);
    circle(img, Point(160, 380), 5, Scalar(0, 0, 255), thickness, lineType);
    circle(img, Point(400, 25), 5, Scalar(255, 255, 255), thickness, lineType);
    circle(img, Point(55, 400), 5, Scalar(0, 0, 255), thickness, lineType);
      
    imshow("Example", img);
    waitKey(0);
}

代码的基本结构与前一篇实现SVM类似。

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版权声明：本文为CSDN博主「为取经而来」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_41051855/article/details/79923635

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来源：oschina

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