一，簡介
該模塊為opencv的機器學習(machine learning，ml)代碼庫，包含各種機器學習算法：
0, class CvStatModel ; class CvMLData; struct CvParamGrid;
1，bayesian,Normal Bayes Classifier（貝葉斯分類）；
2，K-Nearest Neighbour Classifier（K-鄰近算法）；
3，SVM,support vector machine(支持向量機)；
4，Expectation - Maximization （EM算法）；
5，Decision Tree（決策樹）；
6，Random Trees Classifier（隨機森林算法）；
7，Extremely randomized trees Classifier（絕對隨機森林算法）；
8， Boosted tree classifier （Boost樹算法）；
9，Gradient Boosted Trees （梯度Boost樹算法）；
10，ANN,Artificial Neural Networks(人工神經網絡)；
二，分析
namespace cv { typedef CvStatModel StatModel; typedef CvParamGrid ParamGrid; typedef CvNormalBayesClassifier NormalBayesClassifier; typedef CvKNearest KNearest; typedef CvSVMParams SVMParams; typedef CvSVMKernel SVMKernel; typedef CvSVMSolver SVMSolver; typedef CvSVM SVM; typedef CvDTreeParams DTreeParams; typedef CvMLData TrainData; typedef CvDTree DecisionTree; typedef CvForestTree ForestTree; typedef CvRTParams RandomTreeParams; typedef CvRTrees RandomTrees; typedef CvERTreeTrainData ERTreeTRainData; typedef CvForestERTree ERTree; typedef CvERTrees ERTrees; typedef CvBoostParams BoostParams; typedef CvBoostTree BoostTree; typedef CvBoost Boost; typedef CvANN_MLP_TrainParams ANN_MLP_TrainParams; typedef CvANN_MLP NeuralNet_MLP; typedef CvGBTreesParams GradientBoostingTreeParams; typedef CvGBTrees GradientBoostingTrees; template<> CV_EXPORTS void Ptr<CvDTreeSplit>::delete_obj(); CV_EXPORTS bool initModule_ml(void); }
三，總結
opencv_ml模塊中包含一些常見的機器學習算法，集成了一些目前比較優秀的算法庫如libsvm等。不僅可以用於圖像，也可以用於其他問題中。