Хотя в OpenCV есть несколько хороших алгоритмов анализа данных и машинного обучения, на самом деле это библиотека, ориентированная на компьютерное зрение (таким образом, CV). Похоже, вы уже сделали захват данных, и теперь вы хотите выполнить то, что называется data mining .
Наборы инструментов для интеллектуального анализа данных имеют гораздо больше инструментов и алгоритмов для этого типа анализа, чем OpenCV, поэтому я бы указал на них. Хороший набор инструментов с открытым исходным кодом, с которого можно начать работу: Weka Sourceforge и Weka Home . Он написан на Java, поэтому будет работать практически на чем угодно. Здесь - руководство для Weka 3.6.0. Существует также хорошая книга, которая поможет вам начать использовать Weka, доступна здесь .
Поскольку вы новичок, понимайте, что кривая обучения для интеллектуального анализа данных может сначала показаться немного крутой, но просто делайте это медленно :) Может быть, в качестве первого проекта, просто попробуйте сгруппировать разные (x, y ), затем используйте некоторые инструменты визуализации Weka, чтобы увидеть, где пользователи размещают мышь на экране.
Как только вы почувствуете себя достаточно комфортно, чтобы выполнить базовую кластеризацию, возвращайтесь с дополнительными вопросами. Кроме того, Перекрестная проверка (сайт обмена стеками, посвященный статистике и интеллектуальному анализу данных) - это то место, куда вы захотите направить будущие вопросы по этому вопросу.
Надеюсь, вы найдете эту информацию полезной!