包 org.opencv.ml

类 NormalBayesClassifier

java.lang.Object

org.opencv.core.Algorithm

org.opencv.ml.StatModel

org.opencv.ml.NormalBayesClassifier

public class NormalBayesClassifier
extends StatModel

用于正态分布数据的贝叶斯分类器。参见：REF: ml_intro_bayes

字段摘要

继承自类 org.opencv.ml.StatModel 的字段

COMPRESSED_INPUT，PREPROCESSED_INPUT，RAW_OUTPUT，UPDATE_MODEL

继承自类 org.opencv.core.Algorithm 的字段

nativeObj

构造函数摘要

构造函数

修饰符	构造函数	描述
protected	NormalBayesClassifier(long addr)

方法摘要

修饰符和类型	方法	描述
static NormalBayesClassifier	__fromPtr__(long addr)
static NormalBayesClassifier	create()	创建空模型。创建后使用 StatModel::train 训练模型。
protected void	finalize()
static NormalBayesClassifier	load(java.lang.String filepath)	从文件中加载并创建一个序列化的 NormalBayesClassifier。使用 NormalBayesClassifier::save 将 NormalBayesClassifier 序列化并存储到磁盘。通过使用此文件的路径调用此函数，可以再次从此文件中加载 NormalBayesClassifier。
static NormalBayesClassifier	load(java.lang.String filepath, java.lang.String nodeName)	从文件中加载并创建一个序列化的 NormalBayesClassifier。使用 NormalBayesClassifier::save 将 NormalBayesClassifier 序列化并存储到磁盘。通过使用此文件的路径调用此函数，可以再次从此文件中加载 NormalBayesClassifier。
float	predictProb(Mat inputs, Mat outputs, Mat outputProbs)	预测样本的响应。
float	predictProb(Mat inputs, Mat outputs, Mat outputProbs, int flags)	预测样本的响应。

继承自类 org.opencv.ml.StatModel 的方法

calcError，empty，getVarCount，isClassifier，isTrained，predict，predict，predict，train，train，train

继承自类 org.opencv.core.Algorithm 的方法

clear，getDefaultName，getNativeObjAddr，save

继承自类 java.lang.Object 的方法

clone, equals, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

构造函数详情

NormalBayesClassifier

protected NormalBayesClassifier(long addr)

方法详情

__fromPtr__

public static NormalBayesClassifier __fromPtr__(long addr)

predictProb

public float predictProb(Mat inputs,
                         Mat outputs,
                         Mat outputProbs,
                         int flags)

预测样本的响应。该方法估计输入向量的最可能类别。输入向量（一个或多个）存储为矩阵 inputs 的行。在有多个输入向量的情况下，应该有一个输出向量 outputs。单个输入向量的预测类别由该方法返回。向量 outputProbs 包含与结果的每个元素对应的输出概率。

参数

inputs - 自动生成

outputs - 自动生成

outputProbs - 自动生成

flags - 自动生成

返回

自动生成

predictProb

public float predictProb(Mat inputs,
                         Mat outputs,
                         Mat outputProbs)

预测样本的响应。该方法估计输入向量的最可能类别。输入向量（一个或多个）存储为矩阵 inputs 的行。在有多个输入向量的情况下，应该有一个输出向量 outputs。单个输入向量的预测类别由该方法返回。向量 outputProbs 包含与结果的每个元素对应的输出概率。

参数

inputs - 自动生成

outputs - 自动生成

outputProbs - 自动生成

返回

自动生成

create

public static NormalBayesClassifier create()

创建空模型。创建后使用 StatModel::train 训练模型。

返回

自动生成

load

public static NormalBayesClassifier load(java.lang.String filepath,
                                         java.lang.String nodeName)

从文件中加载并创建一个序列化的 NormalBayesClassifier。使用 NormalBayesClassifier::save 将 NormalBayesClassifier 序列化并存储到磁盘。通过使用此文件的路径调用此函数，可以再次从此文件中加载 NormalBayesClassifier。可以选择指定包含分类器的文件的节点。

参数

filepath - 序列化 NormalBayesClassifier 的路径

nodeName - 包含分类器的节点名称

返回

自动生成

load

public static NormalBayesClassifier load(java.lang.String filepath)

从文件中加载并创建一个序列化的 NormalBayesClassifier。使用 NormalBayesClassifier::save 将 NormalBayesClassifier 序列化并存储到磁盘。通过使用此文件的路径调用此函数，可以再次从此文件中加载 NormalBayesClassifier。可以选择指定包含分类器的文件的节点。

参数

filepath - 序列化 NormalBayesClassifier 的路径

返回

自动生成

finalize

protected void finalize()
                 throws java.lang.Throwable

覆盖

finalize 在类 StatModel 中

抛出

java.lang.Throwable