• dlib
  http://dlib.net/
  机器学习（包括分类）http://dlib.net/ml.html
  示例：http ://dlib.net/multiclass_classification_ex.cpp.html

• 鲨鱼
  http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/
  http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/rest_sources/tutorials/tutorials.html

• Shogun - 大型机器学习工具箱
  http://shogun-toolbox.org/
  http://shogun-toolbox.org/doc/en/current/methods.html
  http://shogun-toolbox.org/doc/en /current/libshogun_examples.html
  //注意：前面提到的例子让我很担心，因为这个库似乎没有遵循现代 C++的最佳实践：特别是，原始指针和手动new/delete通常是一个不好的实践，没有特定的，好吧- 有动机的需要（我发现在所提供的示例的上下文中缺乏）。见：http ://herbsutter.com/elements-of-modern-c-style/

• Vowpal Wabbit
  https://en.wikipedia.org/wiki/Vowpal_Wabbit
  https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki
  用 C++ 编写，可以作为库使用；示例：
  https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/tree/master/library
  //注意：手动调用VW::initialize和VW::finish操作原始指针vw*会引起与上述类似的问题；示例： https ://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/blob/master/library/library_example.cc

有关更多信息，另请参阅机器学习开源软件： http:
//mloss.org/software/language/c__/

您还可以找到以下用途：
- https://stackoverflow.com/questions/3167024/fastest-general-machine-learning-library
- https://stackoverflow.com/questions/2915341/which-machine-learning-图书馆使用

你真正需要的是OpenCV。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它具有 C++、C、Python 和 Java 接口，支持 Windows、Linux、Android 和 Mac OS。

您可能会发现有很多计算机视觉识别问题的解决方案。

LIBSVM，SVM 学习的事实标准（BSD 许可证）：

• 主页
• 在中实现C，因此使用起来很简单C++
• 提供各种语言的接口，包括 R ( kernlab )、Python ( scikit-learn )、...

无耻的自我广告：EnsembleSVM

• 主页
• github
• 实施于C++11

EnsembleSVM 是一个使用 SVM 进行快速非线性学习的工具箱。在 LGPL v3 下获得许可。我们的论文中提供了一些基本信息。

VlFeat http://www.vlfeat.org/是用纯 C 编写的出色的计算机视觉库。