我正在使用 OpenCV 构建决策树。据我所知，我们可以使用以下代码创建一个空决策树。它显示模块'cv2.ml'没有属性'dtree_create'的错误。我知道它与 CV 的版本有关，但是使用 OpenCV 版本 3 创建决策树的新代码是什么？
#Constructing the tree
import cv2
dtree=cv2.ml.dtree_create()
什么是“dtree_create()”的新替代品。在此先感谢各位。
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标签： python opencv machine-learning deep-learning computer-vision
检查文档以了解此类更改总是好的。 Here 是 OpenCV 3.4.5 版本的链接，python 的代码是这样的：
#Constructing the tree
import cv2
dtree=cv.ml.DTrees_create()
您还可以使用dir(cv2.ml) 查看对象的有效属性（在本例中为 cv2.ml）。结果我得到：
>>> dir(cv2.ml)
['ANN_MLP_ANNEAL', 'ANN_MLP_BACKPROP', 'ANN_MLP_GAUSSIAN', 'ANN_MLP_IDENTITY', 'ANN_MLP_LEAKYRELU', 'ANN_MLP_NO_INPUT_SCALE', 'ANN_MLP_NO_OUTPUT_SCALE', 'ANN_MLP_RELU', 'ANN_MLP_RPROP', 'ANN_MLP_SIGMOID_SYM', 'ANN_MLP_UPDATE_WEIGHTS', 'ANN_MLP_create', 'ANN_MLP_load', 'BOOST_DISCRETE', 'BOOST_GENTLE', 'BOOST_LOGIT', 'BOOST_REAL', 'Boost_DISCRETE', 'Boost_GENTLE', 'Boost_LOGIT', 'Boost_REAL', 'Boost_create', 'Boost_load', 'COL_SAMPLE', 'DTREES_PREDICT_AUTO', 'DTREES_PREDICT_MASK', 'DTREES_PREDICT_MAX_VOTE', 'DTREES_PREDICT_SUM', 'DTrees_PREDICT_AUTO', 'DTrees_PREDICT_MASK', 'DTrees_PREDICT_MAX_VOTE', 'DTrees_PREDICT_SUM', 'DTrees_create', 'DTrees_load', 'EM_COV_MAT_DEFAULT', 'EM_COV_MAT_DIAGONAL', 'EM_COV_MAT_GENERIC', 'EM_COV_MAT_SPHERICAL', 'EM_DEFAULT_MAX_ITERS', 'EM_DEFAULT_NCLUSTERS', 'EM_START_AUTO_STEP', 'EM_START_E_STEP', 'EM_START_M_STEP', 'EM_create', 'EM_load', 'KNEAREST_BRUTE_FORCE', 'KNEAREST_KDTREE', 'KNearest_BRUTE_FORCE', 'KNearest_KDTREE', 'KNearest_create', 'LOGISTIC_REGRESSION_BATCH', 'LOGISTIC_REGRESSION_MINI_BATCH', 'LOGISTIC_REGRESSION_REG_DISABLE', 'LOGISTIC_REGRESSION_REG_L1', 'LOGISTIC_REGRESSION_REG_L2', 'LogisticRegression_BATCH', 'LogisticRegression_MINI_BATCH', 'LogisticRegression_REG_DISABLE', 'LogisticRegression_REG_L1', 'LogisticRegression_REG_L2', 'LogisticRegression_create', 'LogisticRegression_load', 'NormalBayesClassifier_create', 'NormalBayesClassifier_load', 'ParamGrid_create', 'ROW_SAMPLE', 'RTrees_create', 'RTrees_load', 'STAT_MODEL_COMPRESSED_INPUT', 'STAT_MODEL_PREPROCESSED_INPUT', 'STAT_MODEL_RAW_OUTPUT', 'STAT_MODEL_UPDATE_MODEL', 'SVMSGD_ASGD', 'SVMSGD_HARD_MARGIN', 'SVMSGD_SGD', 'SVMSGD_SOFT_MARGIN', 'SVMSGD_create', 'SVMSGD_load', 'SVM_C', 'SVM_CHI2', 'SVM_COEF', 'SVM_CUSTOM', 'SVM_C_SVC', 'SVM_DEGREE', 'SVM_EPS_SVR', 'SVM_GAMMA', 'SVM_INTER', 'SVM_LINEAR', 'SVM_NU', 'SVM_NU_SVC', 'SVM_NU_SVR', 'SVM_ONE_CLASS', 'SVM_P', 'SVM_POLY', 'SVM_RBF', 'SVM_SIGMOID', 'SVM_create', 'SVM_getDefaultGridPtr', 'SVM_load', 'StatModel_COMPRESSED_INPUT', 'StatModel_PREPROCESSED_INPUT', 'StatModel_RAW_OUTPUT', 'StatModel_UPDATE_MODEL', 'TEST_ERROR', 'TRAIN_ERROR', 'TrainData_create', 'TrainData_getSubVector', 'VAR_CATEGORICAL', 'VAR_NUMERICAL', 'VAR_ORDERED', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__']
在里面可以看到DTrees_create，就是答案。
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