OpenCV图像处理中的“机器学习"技术的使用

注意，本文中所指“机器学习"(ML)技术，特指SVM、随机森林等”传统“技术。

一、应用场景

       相比较当下发展迅速的各路“端到端”技术， SVM、随机森林等”传统“技术它的应用价值，在于”以更贴合现有系统的方式提供一种识别的途径“。比如你使用tf、keras或者openvino，那么首先你需要按照这些平台的方式搭建一个运行环境并且编写相关的接口，而后在现有系统中调用这个接口，获得一个定量的分类。如果对结果不满意，那么能够做的首先是对参数的调节、对模型的重新分类。包括OpenCV自己的DNN也是类似的方式。这些都需要并且依赖训练成功的识别模型，但是在现实的识别项目中，能够获得的标注结果是随着项目进展而不断出现的，在这种情况下，我们更需要的是”一种能够对现有识别进行验证的方法“，这个时候 “机器学习"(ML)技术足够使用。

    Opencv支持的机器学习算法(参考《学习OpenCV4》)

算法名称

描述