OpenCV
4.1.0
Open Source Computer Vision
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The class implements the Expectation Maximization algorithm. More...
#include <opencv2/ml.hpp>
Public Types | |
enum | { DEFAULT_NCLUSTERS =5, DEFAULT_MAX_ITERS =100 } |
Default parameters. More... | |
enum | { START_E_STEP =1, START_M_STEP =2, START_AUTO_STEP =0 } |
The initial step. More... | |
enum | Types { COV_MAT_SPHERICAL =0, COV_MAT_DIAGONAL =1, COV_MAT_GENERIC =2, COV_MAT_DEFAULT =COV_MAT_DIAGONAL } |
Type of covariation matrices. More... | |
Public Types inherited from cv::ml::StatModel | |
enum | Flags { UPDATE_MODEL = 1, RAW_OUTPUT =1, COMPRESSED_INPUT =2, PREPROCESSED_INPUT =4 } |
Public Member Functions | |
virtual int | getClustersNumber () const =0 |
virtual int | getCovarianceMatrixType () const =0 |
virtual void | getCovs (std::vector< Mat > &covs) const =0 |
Returns covariation matrices. | |
virtual Mat | getMeans () const =0 |
Returns the cluster centers (means of the Gaussian mixture) | |
virtual TermCriteria | getTermCriteria () const =0 |
virtual Mat | getWeights () const =0 |
Returns weights of the mixtures. | |
virtual float | predict (InputArray samples, OutputArray results=noArray(), int flags=0) const CV_OVERRIDE=0 |
Returns posterior probabilities for the provided samples. | |
virtual Vec2d | predict2 (InputArray sample, OutputArray probs) const =0 |
Returns a likelihood logarithm value and an index of the most probable mixture component for the given sample. | |
virtual void | setClustersNumber (int val)=0 |
virtual void | setCovarianceMatrixType (int val)=0 |
virtual void | setTermCriteria (const TermCriteria &val)=0 |
virtual bool | trainE (InputArray samples, InputArray means0, InputArray covs0=noArray(), InputArray weights0=noArray(), OutputArray logLikelihoods=noArray(), OutputArray labels=noArray(), OutputArray probs=noArray())=0 |
Estimate the Gaussian mixture parameters from a samples set. | |
virtual bool | trainEM (InputArray samples, OutputArray logLikelihoods=noArray(), OutputArray labels=noArray(), OutputArray probs=noArray())=0 |
Estimate the Gaussian mixture parameters from a samples set. | |
virtual bool | trainM (InputArray samples, InputArray probs0, OutputArray logLikelihoods=noArray(), OutputArray labels=noArray(), OutputArray probs=noArray())=0 |
Estimate the Gaussian mixture parameters from a samples set. | |
Public Member Functions inherited from cv::ml::StatModel | |
virtual float | calcError (const Ptr< TrainData > &data, bool test, OutputArray resp) const |
Computes error on the training or test dataset. | |
virtual bool | empty () const CV_OVERRIDE |
Returns true if the Algorithm is empty (e.g. in the very beginning or after unsuccessful read. | |
virtual int | getVarCount () const =0 |
Returns the number of variables in training samples. | |
virtual bool | isClassifier () const =0 |
Returns true if the model is classifier. | |
virtual bool | isTrained () const =0 |
Returns true if the model is trained. | |
virtual bool | train (const Ptr< TrainData > &trainData, int flags=0) |
Trains the statistical model. | |
virtual bool | train (InputArray samples, int layout, InputArray responses) |
Trains the statistical model. | |
Public Member Functions inherited from cv::Algorithm | |
Algorithm () | |
virtual | ~Algorithm () |
virtual void | clear () |
Clears the algorithm state. | |
virtual String | getDefaultName () const |
virtual void | read (const FileNode &fn) |
Reads algorithm parameters from a file storage. | |
virtual void | save (const String &filename) const |
virtual void | write (FileStorage &fs) const |
Stores algorithm parameters in a file storage. | |
void | write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const |
simplified API for language bindingsThis is an overloaded member function, provided for convenience. It differs from the above function only in what argument(s) it accepts. | |
Static Public Member Functions | |
static Ptr< EM > | create () |
static Ptr< EM > | load (const String &filepath, const String &nodeName=String()) |
Loads and creates a serialized EM from a file. | |
Static Public Member Functions inherited from cv::ml::StatModel | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | train (const Ptr< TrainData > &data, int flags=0) |
Create and train model with default parameters. | |
Static Public Member Functions inherited from cv::Algorithm | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | load (const String &filename, const String &objname=String()) |
Loads algorithm from the file. | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String()) |
Loads algorithm from a String. | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | read (const FileNode &fn) |
Reads algorithm from the file node. | |
Additional Inherited Members | |
Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm | |
void | writeFormat (FileStorage &fs) const |
The class implements the Expectation Maximization algorithm.
enum cv::ml::EM::Types |
Type of covariation matrices.
Enumerator | |
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COV_MAT_SPHERICAL |
A scaled identity matrix \mu_k * I. There is the only parameter \mu_k to be estimated for each matrix. The option may be used in special cases, when the constraint is relevant, or as a first step in the optimization (for example in case when the data is preprocessed with PCA). The results of such preliminary estimation may be passed again to the optimization procedure, this time with covMatType=EM::COV_MAT_DIAGONAL. |
COV_MAT_DIAGONAL |
A diagonal matrix with positive diagonal elements. The number of free parameters is d for each matrix. This is most commonly used option yielding good estimation results. |
COV_MAT_GENERIC |
A symmetric positively defined matrix. The number of free parameters in each matrix is about d^2/2. It is not recommended to use this option, unless there is pretty accurate initial estimation of the parameters and/or a huge number of training samples. |
COV_MAT_DEFAULT |
Creates empty %EM model.
The model should be trained then using StatModel::train(traindata, flags) method. Alternatively, you can use one of the EM::train* methods or load it from file using Algorithm::load<EM>(filename).
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retval | = | cv.ml_EM.getClustersNumber( | ) |
The number of mixture components in the Gaussian mixture model.
Default value of the parameter is EM::DEFAULT_NCLUSTERS=5. Some of EM implementation could determine the optimal number of mixtures within a specified value range, but that is not the case in ML yet.
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retval | = | cv.ml_EM.getCovarianceMatrixType( | ) |
Constraint on covariance matrices which defines type of matrices.
See EM::Types.
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covs | = | cv.ml_EM.getCovs( | [, covs] | ) |
Returns covariation matrices.
Returns vector of covariation matrices. Number of matrices is the number of gaussian mixtures, each matrix is a square floating-point matrix NxN, where N is the space dimensionality.
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retval | = | cv.ml_EM.getMeans( | ) |
Returns the cluster centers (means of the Gaussian mixture)
Returns matrix with the number of rows equal to the number of mixtures and number of columns equal to the space dimensionality.
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retval | = | cv.ml_EM.getTermCriteria( | ) |
The termination criteria of the %EM algorithm.
The EM algorithm can be terminated by the number of iterations termCrit.maxCount (number of M-steps) or when relative change of likelihood logarithm is less than termCrit.epsilon. Default maximum number of iterations is EM::DEFAULT_MAX_ITERS=100.
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retval | = | cv.ml_EM.getWeights( | ) |
Returns weights of the mixtures.
Returns vector with the number of elements equal to the number of mixtures.
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static |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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retval | = | cv.ml.EM_load( | filepath[, nodeName] | ) |
Loads and creates a serialized EM from a file.
Use EM::save to serialize and store an EM to disk. Load the EM from this file again, by calling this function with the path to the file. Optionally specify the node for the file containing the classifier
filepath | path to serialized EM |
nodeName | name of node containing the classifier |
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pure virtual |
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retval, results | = | cv.ml_EM.predict( | samples[, results[, flags]] | ) |
Returns posterior probabilities for the provided samples.
samples | The input samples, floating-point matrix |
results | The optional output nSamples \times nClusters matrix of results. It contains posterior probabilities for each sample from the input |
flags | This parameter will be ignored |
Implements cv::ml::StatModel.
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pure virtual |
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retval, probs | = | cv.ml_EM.predict2( | sample[, probs] | ) |
Returns a likelihood logarithm value and an index of the most probable mixture component for the given sample.
sample | A sample for classification. It should be a one-channel matrix of 1 \times dims or dims \times 1 size. |
probs | Optional output matrix that contains posterior probabilities of each component given the sample. It has 1 \times nclusters size and CV_64FC1 type. |
The method returns a two-element double vector. Zero element is a likelihood logarithm value for the sample. First element is an index of the most probable mixture component for the given sample.
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None | = | cv.ml_EM.setCovarianceMatrixType( | val | ) |
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None | = | cv.ml_EM.setTermCriteria( | val | ) |
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retval, logLikelihoods, labels, probs | = | cv.ml_EM.trainE( | samples, means0[, covs0[, weights0[, logLikelihoods[, labels[, probs]]]]] | ) |
Estimate the Gaussian mixture parameters from a samples set.
This variation starts with Expectation step. You need to provide initial means a_k of mixture components. Optionally you can pass initial weights \pi_k and covariance matrices S_k of mixture components.
samples | Samples from which the Gaussian mixture model will be estimated. It should be a one-channel matrix, each row of which is a sample. If the matrix does not have CV_64F type it will be converted to the inner matrix of such type for the further computing. |
means0 | Initial means a_k of mixture components. It is a one-channel matrix of nclusters \times dims size. If the matrix does not have CV_64F type it will be converted to the inner matrix of such type for the further computing. |
covs0 | The vector of initial covariance matrices S_k of mixture components. Each of covariance matrices is a one-channel matrix of dims \times dims size. If the matrices do not have CV_64F type they will be converted to the inner matrices of such type for the further computing. |
weights0 | Initial weights \pi_k of mixture components. It should be a one-channel floating-point matrix with 1 \times nclusters or nclusters \times 1 size. |
logLikelihoods | The optional output matrix that contains a likelihood logarithm value for each sample. It has nsamples \times 1 size and CV_64FC1 type. |
labels | The optional output "class label" for each sample: \texttt{labels}_i=\texttt{arg max}_k(p_{i,k}), i=1..N (indices of the most probable mixture component for each sample). It has nsamples \times 1 size and CV_32SC1 type. |
probs | The optional output matrix that contains posterior probabilities of each Gaussian mixture component given the each sample. It has nsamples \times nclusters size and CV_64FC1 type. |
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retval, logLikelihoods, labels, probs | = | cv.ml_EM.trainEM( | samples[, logLikelihoods[, labels[, probs]]] | ) |
Estimate the Gaussian mixture parameters from a samples set.
This variation starts with Expectation step. Initial values of the model parameters will be estimated by the k-means algorithm.
Unlike many of the ML models, EM is an unsupervised learning algorithm and it does not take responses (class labels or function values) as input. Instead, it computes the Maximum Likelihood Estimate of the Gaussian mixture parameters from an input sample set, stores all the parameters inside the structure: p_{i,k} in probs, a_k in means , S_k in covs[k], \pi_k in weights , and optionally computes the output "class label" for each sample: \texttt{labels}_i=\texttt{arg max}_k(p_{i,k}), i=1..N (indices of the most probable mixture component for each sample).
The trained model can be used further for prediction, just like any other classifier. The trained model is similar to the NormalBayesClassifier.
samples | Samples from which the Gaussian mixture model will be estimated. It should be a one-channel matrix, each row of which is a sample. If the matrix does not have CV_64F type it will be converted to the inner matrix of such type for the further computing. |
logLikelihoods | The optional output matrix that contains a likelihood logarithm value for each sample. It has nsamples \times 1 size and CV_64FC1 type. |
labels | The optional output "class label" for each sample: \texttt{labels}_i=\texttt{arg max}_k(p_{i,k}), i=1..N (indices of the most probable mixture component for each sample). It has nsamples \times 1 size and CV_32SC1 type. |
probs | The optional output matrix that contains posterior probabilities of each Gaussian mixture component given the each sample. It has nsamples \times nclusters size and CV_64FC1 type. |
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Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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retval, logLikelihoods, labels, probs | = | cv.ml_EM.trainM( | samples, probs0[, logLikelihoods[, labels[, probs]]] | ) |
Estimate the Gaussian mixture parameters from a samples set.
This variation starts with Maximization step. You need to provide initial probabilities p_{i,k} to use this option.
samples | Samples from which the Gaussian mixture model will be estimated. It should be a one-channel matrix, each row of which is a sample. If the matrix does not have CV_64F type it will be converted to the inner matrix of such type for the further computing. |
probs0 | |
logLikelihoods | The optional output matrix that contains a likelihood logarithm value for each sample. It has nsamples \times 1 size and CV_64FC1 type. |
labels | The optional output "class label" for each sample: \texttt{labels}_i=\texttt{arg max}_k(p_{i,k}), i=1..N (indices of the most probable mixture component for each sample). It has nsamples \times 1 size and CV_32SC1 type. |
probs | The optional output matrix that contains posterior probabilities of each Gaussian mixture component given the each sample. It has nsamples \times nclusters size and CV_64FC1 type. |