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在C++中使用OpenCV進行圖像中的異常檢測與分類可以通過以下步驟實現：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/ml.hpp>
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 進行圖像預處理，如尺寸調整、灰度化、邊緣檢測等
// 使用SIFT、SURF、HOG等算法提取圖像特征
// 將特征提取結果轉換為可用于分類的數據格式
cv::Ptr<cv::ml::SVM> svm = cv::ml::SVM::create();
// 設置SVM參數，如核函數、正則化參數等
svm->train(trainingData, cv::ml::ROW_SAMPLE, labels);
cv::Mat testData = extractFeatures(testImage);
cv::Mat response;
svm->predict(testData, response);
// 根據模型的預測結果進行異常檢測與分類
通過以上步驟，您可以使用C++和OpenCV實現圖像中的異常檢測與分類任務。您可以根據具體的需求和數據集選擇合適的特征提取算法和分類模型，并對模型進行訓練和測試以獲得準確的結果。
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