opencv3——ANN算法的使用

最近剛轉用opencv3，使用ANN算法時遇到了一些問題，記錄下來。

訓練神經網絡的代碼如下：

 

//創建ANN
Ptr<ANN_MLP> bp = ANN_MLP::create();

設置層數時，要注意：例子的數量要和標簽的數量相同

第一項為圖片的像素數，最后一項為訓練的種類數

//設置層數
 Mat layerSizes = (Mat_<int>(1, 4) << image_rows*image_cols, int(image_rows*image_cols / 2), int(image_rows*image_cols / 2), class_num);
 bp->setLayerSizes(layerSizes);

 

bp->setActivationFunction(ANN_MLP::SIGMOID_SYM, 1, 1);

void setActivationFunction(int _activ_func, double _f_param1, double _f_param2 );

 


bp->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER + TermCriteria::EPS, 300, FLT_EPSILON));
 bp->setTrainMethod(ANN_MLP::BACKPROP, 0.001);
 Ptr<TrainData> tData = TrainData::create(DataMat, ROW_SAMPLE, labelsMat);
 bp->train(tData);
float response = ann->predict(testMat);

 

 

 

 

 

//加載分類器時,使用以下任意一個即可
Ptr<ANN_MLP> bp = StatModel::load<ANN_MLP>("*.xml");
Ptr<ANN_MLP> bp = ANN_MLP::load<ANN_MLP>("*.xml");
Ptr<ANN_MLP> bp = Algorithm::load<ANN_MLP>("*.xml");

 

不知道為什么，我使用opencv3的ANN算法 跟opencv2中的算法識別結果差距很大（2識別結果大致正確，3識別結果完全不對），參數完全相同時結果差距也很大，不知道要怎樣解決。