请使用python写一个能对指定目录内图片进行基于KNN和PCA人脸识别并统计正确率的程序

时间: 2023-08-31 07:18:45 浏览: 52
### 回答1: ```python import os import numpy as np from sklearn import neighbors, decomposition from PIL import Image # 读取图片并返回灰度值矩阵 def read_image(file_path): img = Image.open(file_path).convert('L') return np.array(img) # 计算PCA特征 def get_pca_feature(data): pca = decomposition.PCA(n_components=100) # 取100个主成分 pca.fit(data) return pca.transform(data) # 读取人脸数据 def read_faces(path): X, y = [], [] for dir_name, subdir_list, file_list in os.walk(path): for subdir in subdir_list: label = int(subdir) # 文件夹名即为人脸标签 for file_name in os.listdir(os.path.join(dir_name, subdir)): file_path = os.path.join(dir_name, subdir, file_name) img = read_image(file_path) X.append(img.ravel()) # 将图像展平 y.append(label) return np.array(X), np.array(y) # KNN人脸识别 def face_recognition(train_data, train_label, test_data): knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(train_data, train_label) return knn.predict(test_data) # 计算正确率 def accuracy(y_true, y_pred): return np.mean(y_true == y_pred) if __name__ == '__main__': train_path = 'path/to/train' # 训练数据目录 test_path = 'path/to/test' # 测试数据目录 train_data, train_label = read_faces(train_path) test_data, test_label = read_faces(test_path) train_data = get_pca_feature(train_data) # PCA降维 test_data = get_pca_feature(test_data) # PCA降维 y_pred = face_recognition(train_data, train_label, test_data) acc = accuracy(test_label, y_pred) print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc*100)) ``` 这是一个使用 Python 和 sklearn 库写成的人脸识别程序,该程 ### 回答2: import os import cv2 import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 定义数据路径和类别 data_path = '指定目录路径' categories = os.listdir(data_path) categories.sort() # 读取图片并提取特征 def extract_features(image_path): img = cv2.imread(image_path, 0) resized_img = cv2.resize(img, (50, 50)) flattened_img = resized_img.flatten() return flattened_img # 初始化训练数据和标签 train_data = [] train_labels = [] # 读取训练图片 for category in categories: image_folder = os.path.join(data_path, category) images = os.listdir(image_folder) for image in images: image_path = os.path.join(image_folder, image) features = extract_features(image_path) train_data.append(features) train_labels.append(category) # 使用PCA进行特征降维 pca = PCA(n_components=100) train_data = pca.fit_transform(train_data) # 初始化KNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(train_data, train_labels) # 初始化测试数据和正确预测计数器 test_data = [] test_labels = [] correct_count = 0 # 读取测试图片进行预测 for category in categories: image_folder = os.path.join(data_path, category) images = os.listdir(image_folder) for image in images: image_path = os.path.join(image_folder, image) features = extract_features(image_path) test_data.append(features) test_labels.append(category) test_data_pca = pca.transform(test_data) predicted_label = knn.predict(test_data_pca)[-1] if predicted_label == category: correct_count += 1 test_data.pop() test_labels.pop() # 计算正确率 accuracy = correct_count / len(test_labels) * 100 print("正确率:", accuracy) ### 回答3: 以下是一个使用Python编写的能够对指定目录内图片进行基于KNN和PCA人脸识别并统计正确率的程序: ```python import os import cv2 import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier def load_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): img = cv2.imread(os.path.join(folder, filename), 0) if img is not None: images.append(img.flatten()) labels.append(filename.split('.')[0]) return images, labels def knn_pca_face_recognition(train_folder, test_folder): train_images, train_labels = load_images(train_folder) test_images, test_labels = load_images(test_folder) # 使用PCA进行降维 pca = PCA(n_components=0.95) train_images = pca.fit_transform(train_images) test_images = pca.transform(test_images) # 使用KNN分类器进行训练和预测 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(train_images, train_labels) predicted_labels = knn.predict(test_images) # 统计正确率 num_correct = np.sum(predicted_labels == test_labels) accuracy = num_correct / len(test_labels) return accuracy train_folder = '/path/to/train/folder' test_folder = '/path/to/test/folder' accuracy = knn_pca_face_recognition(train_folder, test_folder) print("Accuracy: %.2f" % (accuracy * 100)) ``` 请确保将`/path/to/train/folder`和`/path/to/test/folder`替换为实际的训练和测试目录路径。该程序首先加载训练和测试图像,然后使用PCA进行降维处理,接着使用KNN分类器对降维后的训练图像进行训练,并对测试图像进行预测,最后统计预测结果的正确率并输出。

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