skin_svm.dat下载

时间: 2024-04-28 15:18:40 浏览: 5
我不太清楚你想问什么,但是我猜你想知道skin_svm.dat是什么以及如何下载它。skin_svm.dat似乎是一个机器学习模型文件,用于皮肤检测。如果你需要下载它,你可以尝试在互联网上搜索它,看看是否有相关的下载链接或资源。请注意:如果你需要使用这个模型文件,请确保你有合法的使用授权,以及遵守相关的法律法规。
相关问题

coefs=model_svm.coef_ intercept=model_svm.intercept_

这段代码用于获取训练好的 SVM 模型的权重系数和截距。 `model_svm.coef_` 返回一个数组,其中包含每个特征的权重系数。如果你的数据集有 $n$ 个特征,那么这个数组的长度就是 $n$。 `model_svm.intercept_` 返回一个实数,表示决策函数的截距。 这些权重系数和截距可以用来解释模型是如何做出分类决策的,或者用于计算模型的预测输出。

pipeline_lr.fit(X, y) pipeline_knn.fit(X, y) pipeline_rf.fit(X, y) pipeline_svm.fit(X, y)

这四行代码看起来是在使用 scikit-learn 中的 pipeline 对象来构建机器学习模型。其中,X 是输入数据,y 是对应的标签。每个 pipeline 包含一个或多个数据预处理步骤和一个机器学习模型步骤。 pipeline_lr.fit(X, y) 可能是使用逻辑回归模型进行训练;pipeline_knn.fit(X, y) 可能是使用 KNN 模型进行训练;pipeline_rf.fit(X, y) 可能是使用随机森林模型进行训练;pipeline_svm.fit(X, y) 可能是使用 SVM 模型进行训练。具体模型的选择可以根据具体的需求和数据情况来决定。

相关推荐

import cv2 import numpy as np import os # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] num_samples = 681 for i in range(num_samples): img = cv2.imread(str(i).zfill(3)+'.jpg') hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

最新推荐

recommend-type

kld_GMM_SVM.ppt

kld_GMM_SVM.ppt Kullback-Leibler divergence based kernel for SVM
recommend-type

基于变分模态分解和SVM的滚动轴承故障诊断_王新.pdf

分解( Variational mode decomposition,VMD) 与支持向量机( Support vector machine,SVM) 相结合的滚动轴承故障诊断方法。 该方法融合了变分模态分解和支持向量机的优势,通过变分模态分解将滚动轴承振动信号分解...
recommend-type

2107381120 王孟丽 实验2 (1).docx

2107381120 王孟丽 实验2 (1).docx
recommend-type

Java项目如何打成可以运行Jar包

Java项目如何打成可以运行Jar包
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

可见光定位LED及其供电硬件具体型号,广角镜头和探测器,实验设计具体流程步骤,

1. 可见光定位LED型号:一般可使用5mm或3mm的普通白色LED,也可以选择专门用于定位的LED,例如OSRAM公司的SFH 4715AS或Vishay公司的VLMU3500-385-120。 2. 供电硬件型号:可以使用常见的直流电源供电,也可以选择专门的LED驱动器,例如Meanwell公司的ELG-75-C或ELG-150-C系列。 3. 广角镜头和探测器型号:一般可采用广角透镜和CMOS摄像头或光电二极管探测器,例如Omron公司的B5W-LA或Murata公司的IRS-B210ST01。 4. 实验设计流程步骤: 1)确定实验目的和研究对象,例如车辆或机器人的定位和导航。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依