SVM门把手分类识别python代码
时间: 2023-08-06 20:11:50 浏览: 72
以下是一个基本的 SVM 门把手分类识别的 Python 代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm
# 加载图像和标签
img = cv2.imread('hand.jpg', 0)
label = np.loadtxt('label.txt')
# 提取特征
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp, des = sift.detectAndCompute(img, None)
# 训练SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
clf.fit(des, label)
# 测试新图像
test_img = cv2.imread('new_hand.jpg', 0)
test_kp, test_des = sift.detectAndCompute(test_img, None)
result = clf.predict(test_des)
# 输出结果
print(result)
```
其中,我们首先加载手的图像和标签数据,然后使用 SIFT 算法提取手的特征。接着,我们使用这些特征训练 SVM 模型,并使用新的手图像进行测试。最终,我们输出分类结果。
需要注意的是,在这个示例中,我们使用了线性 SVM 和 SIFT 特征提取算法。在实际应用中,我们可能需要尝试不同的 SVM 内核和不同的特征提取算法,以获得更好的分类性能。
相关问题
利用SVM实现图像识别分类的python代码
以下是一个基于SVM的图像分类器的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载图像数据和标签
data = []
labels = []
# 读取图像文件和标签
for i in range(1, 11):
for j in range(1, 11):
img = cv2.imread('images/{}/{}.png'.format(i, j), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img = cv2.resize(img, (20, 20))
data.append(img.reshape(-1))
labels.append(i)
# 将数据和标签转换为numpy数组
data = np.array(data)
labels = np.array(labels)
# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0, gamma='scale')
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc * 100))
```
这个示例代码中,我们加载图像数据和标签,然后将它们转换为numpy数组。我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。然后,我们使用`svm.SVC`函数训练一个SVM模型,并使用测试集进行预测。最后,我们计算准确率并输出结果。
请注意,这个示例代码中,我们使用了`cv2`库来读取和调整图像的大小。如果你没有安装OpenCV库,可以使用其他Python库来读取和调整图像大小,例如`PIL`库。此外,我们使用了线性核函数,你可以尝试其他核函数,例如`rbf`核函数,来比较它们的性能。
svm二分类预测的python代码
以下是一个简单的 SVM 二分类预测的 Python 代码示例:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载 iris 数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2] # 提取前两个特征
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# 定义 SVM 模型并训练
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0)
svm.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = svm.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
该代码首先加载 iris 数据集,然后使用 `train_test_split()` 方法将数据集划分为训练集和测试集。接着,定义一个 SVM 模型并使用训练数据进行训练。最后,使用测试集进行预测,并计算准确率。注意,该代码中使用的 SVM 模型是基于线性核函数的。如果需要使用其他核函数,可以在 `SVC()` 方法中指定相应的 `kernel` 参数。
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