1.3　OpenCV中的机器学习与深度神经网络模块

计算机视觉和机器学习结合得非常紧密，在许多机器视觉算法中都使用了机器学习算法以便完成不同的任务。例如，机器学习算法被广泛用于目标检测识别、图像分类和视觉搜索跟踪等应用中。

OpenCV拥有一个专门的机器学习模块（机器学习算法库），该机器学习模块包含贝叶斯分类器、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、神经网络和深度学习模块等。机器学习模块是本书的重点内容。

随着深度学习算法应用场景的不断增多，OpenCV中的深度神经网络（DNN）模块在OpenCV 3.4之后移入主模块。深度神经网络模块仅被设计用于计算网络前向传播（即推理），不支持网络训练。深度神经网络模块主要包括：

◎ 用于创建新层的API，层是构建神经网络的基础；

◎ 一组内置的最常用的层；

◎ 用于从各个层构建和修改神经网络的API；

◎ 从不同框架加载序列化网络模型的功能。