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

从类 org.opencv.ml.StatModel 继承的字段

COMPRESSED_INPUT, PREPROCESSED_INPUT, RAW_OUTPUT, UPDATE_MODEL

从类 org.opencv.core.Algorithm 继承的字段

nativeObj

构造函数摘要

构造函数

修饰符	构造函数	描述
保护	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。
static NormalBayesClassifier	load(java.lang.String filepath, java.lang.String nodeName)	从文件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。
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。

从类 org.opencv.ml.StatModel 继承的方法

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

从类 org.opencv.core.Algorithm 继承的方法

clear, getDefaultName, getNativeObjAddr, save

从类继承的方法 java.lang.Object

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

构造函数详细信息

NormalBayesClassifier

protected NormalBayesClassifier(long addr)

方法详细信息

__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最有可能的类别。输入向量（一个或多个）存储为矩阵输入的行。 在多个输入向量的情况下，应该有一个输出向量输出。该方法返回单个输入向量的预测类别。向量 outputProbs 包含与结果的每个元素相对应的输出概率。

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最有可能的类别。输入向量（一个或多个）存储为矩阵输入的行。 在多个输入向量的情况下，应该有一个输出向量输出。该方法返回单个输入向量的预测类别。向量 outputProbs 包含与结果的每个元素相对应的输出概率。

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。通过使用该文件的路径调用此函数再次从此文件加载 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 - 包含分类器的节点的名称

返回

自动生成

load

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

从文件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。通过使用该文件的路径调用此函数再次从此文件加载 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

重写

finalize 在类 StatModel 中

抛出

java.lang.Throwable