def Gamma(): img_path = "result" save_path = "Gammaresult" img_names = os.listdir(img_path) for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) img = imageio.imread(img) # 伽马校正 img2 = GammaCorrection(img) dir_name = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, dir_name + '.jpg'), img2) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), img)

这是一个用于给一个文件夹中的所有图片进行伽马校正的函数。函数首先需要指定输入图片所在的文件夹路径和输出图片所要保存的文件夹路径。然后获取输入文件夹中所有图片的文件名，对于每个文件名，读取对应的图片。接着，使用 GammaCorrection 函数对该图片进行伽马校正，使用随机生成的文件名将校正后的图片保存到输出文件夹中。最后，将原始图片也保存到输出文件夹中，但不进行伽马校正。

相关问题

class CardPredictor: def __del__(self): self.save_traindata() def train_svm(self): # 识别英文字母和数字 self.model = SVM(C=1, gamma=0.5) # 识别中文 self.modelchinese = SVM(C=1, gamma=0.5) if os.path.exists("svm.dat"): self.model.load("svm.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\chars2"): if len(os.path.basename(root)) > 1: continue root_int = ord(os.path.basename(root)) for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(root_int) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.model.train(chars_train, chars_label) if os.path.exists("svmchinese.dat"): self.modelchinese.load("svmchinese.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\charsChinese"): if not os.path.basename(root).startswith("zh_"): continue pinyin = os.path.basename(root) index = provinces.index(pinyin) + PROVINCE_START + 1 # 1是拼音对应的汉字 for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(index) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.modelchinese.train(chars_train, chars_label)

这段代码实现了一个卡牌识别器，使用 SVM 算法来识别卡牌上的数字、英文字母和汉字。它将训练数据从文件中读取，对于数字和英文字母，训练数据位于 "train\\chars2" 文件夹中；对于汉字，训练数据位于 "train\\charsChinese" 文件夹中。训练数据中的每张图片都经过了去倾斜、HOG 特征提取等预处理操作，最后使用 SVM 算法进行训练。训练好的模型可以保存到文件中以便于之后的使用。当程序结束时，会自动保存训练数据。

class DQNAgent: def __init__(self, input_dim, output_dim, learning_rate=0.001, pretrained=True): self.network = DQN(input_dim, output_dim, pretrained=pretrained) self.target_network = DQN(input_dim, output_dim, pretrained=pretrained) self.buffer = ReplayBuffer(1000) self.optimizer = optim.Adam(self.network.parameters(), lr=learning_rate) self.criteria = nn.MSELoss() self.gamma = 0.9 self.epsilon = 0 self.epsilon_decay = 0.999 self.epsilon_min = 0.05 self.output_dim = output_dim

这是一个基于DQN算法的智能体(Agent)类。它的作用是实现一个DQN智能体，用于解决强化学习中的决策问题。主要有以下几个成员：

1. `__init__(self, input_dim, output_dim, learning_rate=0.001, pretrained=True)`：初始化方法，传入输入维度(input_dim)、输出维度(output_dim)、学习率(learning_rate)和是否使用预训练(pretrained)模型。在初始化过程中，它创建了两个DQN网络实例：self.network和self.target_network，以及一个经验回放缓冲区实例self.buffer。同时，它还定义了优化器(self.optimizer)和损失函数(self.criteria)。

2. `self.network = DQN(input_dim, output_dim, pretrained=pretrained)`：创建一个DQN网络实例，用于近似值函数的估计。该网络将输入维度(input_dim)和输出维度(output_dim)作为参数传入，并根据预训练(pretrained)标志来初始化模型参数。

3. `self.target_network = DQN(input_dim, output_dim, pretrained=pretrained)`：创建一个目标网络实例，用于计算目标Q值。与self.network类似，它也接受输入维度(input_dim)和输出维度(output_dim)作为参数，并根据预训练(pretrained)标志来初始化模型参数。

4. `self.buffer = ReplayBuffer(1000)`：创建一个经验回放缓冲区实例，用于存储智能体与环境之间的交互数据。它的容量为1000，可以根据需要进行调整。

5. `self.optimizer = optim.Adam(self.network.parameters(), lr=learning_rate)`：创建一个Adam优化器实例，用于更新网络参数。它的参数是self.network的可学习参数，学习率为learning_rate。

6. `self.criteria = nn.MSELoss()`：创建一个均方误差损失函数实例，用于计算值函数的误差。它将用于计算网络输出与目标Q值之间的差距。

7. `self.gamma = 0.9`：折扣因子，用于计算未来奖励的折现值。

8. `self.epsilon = 0`：ε-greedy策略中的ε值，用于探索与利用的权衡。

9. `self.epsilon_decay = 0.999`：ε值的衰减率，用于逐渐减小探索的概率。

10. `self.epsilon_min = 0.05`：ε值的最小值，探索的概率不会低于这个值。

11. `self.output_dim = output_dim`：输出维度。

该类将DQN算法的各个组件进行了封装，并提供了一些方法来实现智能体的训练和决策过程。