def imread(filename, flatten=False): """根据图片路径，将图片读取为cv2的图片处理格式.""" if not os.path.isfile(filename): raise FileNotExistError("File not exist: %s" % filename) # choose image readin mode: cv2.IMREAD_UNCHANGED=-1, cv2.IMREAD_GRAYSCALE=0, cv2.IMREAD_COLOR=1, readin_mode = cv2.IMREAD_GRAYSCALE if flatten else cv2.IMREAD_COLOR if PY3: img = cv2.imdecode(np.fromfile(filename, dtype=np.uint8), readin_mode) else: filename = filename.encode(sys.getfilesystemencoding()) img = cv2.imread(filename, readin_mode) return img

这是一个名为imread的函数，用于读取图像并将其转换为OpenCV的图像处理格式。函数接受两个参数：filename（图片路径）和flatten（是否将图像展平，默认为False）。

函数首先检查给定的文件是否存在，如果不存在，则会引发一个FileNotExistError异常。

然后，函数根据flatten参数的值选择图像读取模式。如果flatten为True，则选择cv2.IMREAD_GRAYSCALE，将图像解码为灰度图像；否则，选择cv2.IMREAD_COLOR，将图像解码为彩色图像。

接下来，函数使用cv2.imdecode函数将图像解码为OpenCV的图像格式。在Python 3中，使用np.fromfile函数从文件中读取图像数据，并使用cv2.imdecode进行解码。在Python 2中，首先将文件名编码为系统文件编码格式，然后使用cv2.imread函数进行解码。

最后，函数返回解码后的图像。

这个函数可以方便地读取图像并根据需要选择解码方式（灰度或彩色）。

相关问题

import cv2 import os import numpy as np from sklearn import svm import joblib def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) # 保存模型到文件 joblib.dump(clf, 'model.pkl') clf = joblib.load('E:/xiangmu/measure/model.pkl') # 预测新图像 img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Downloads/2fa446fe46477a2850d029fedce20ae6.jpeg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features = np.array(hist.flatten()).reshape(1, -1) label = clf.predict(features)[0] print('识别结果：', label) 我想知道怎么获取返回结果的概率值

在这个例子中，你可以使用`predict_proba`方法来获取预测结果的概率值。具体来说，可以将新图像的特征向量作为输入，使用`predict_proba`方法来获取属于各个类别的概率值。代码如下：

import cv2
import os
import numpy as np
from sklearn import svm
import joblib

def read_images(folder):
    images = []
    labels = []
    for filename in os.listdir(folder):
        label = filename.split('.')[0]
        img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename))
        if img is not None:
            images.append(img)
            labels.append(label)
    return images, labels

def extract_features(images):
    features = []
    for img in images:
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256])
        features.append(hist.flatten())
    return features

# 读取图像和标签
images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111')

# 提取特征向量
features = extract_features(images)

# 训练模型
clf = svm.SVC(probability=True) # 启用概率估计功能
clf.fit(features, labels)

# 保存模型到文件
joblib.dump(clf, 'model.pkl')

# 加载模型
clf = joblib.load('model.pkl')

# 预测新图像
img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Downloads/2fa446fe46477a2850d029fedce20ae6.jpeg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256])
features = np.array(hist.flatten()).reshape(1, -1)

# 预测结果的概率值
proba = clf.predict_proba(features)[0]
print('概率值：', proba)

# 预测结果
label = clf.predict(features)[0]
print('识别结果：', label)

这里需要将SVM分类器的`probability`参数设置为True来启用概率估计功能，然后使用`predict_proba`方法来获取预测结果的概率值。在这个例子中，`proba`变量是一个一维数组，包含了新图像属于各个类别的概率值。

def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) joblib.dump(clf, 'model.pkl' 请问这个原理是什么

这段代码实现了一个基于支持向量机（SVM）的图像分类器。具体来说，它的实现过程如下：

1. `read_images(folder)`函数读取指定文件夹中的图像文件，并将它们和对应的标签保存到`images`和`labels`列表中。

2. `extract_features(images)`函数提取每个图像的特征向量，这里使用图像的灰度直方图作为特征。具体来说，它将每个图像转换为灰度图像，计算其灰度直方图，并将其展平为一维向量，最终将所有特征向量保存到`features`列表中。

3. `clf = svm.SVC()`创建一个SVM分类器的实例。

4. `clf.fit(features, labels)`使用`features`列表中的特征向量和`labels`列表中的标签对SVM分类器进行训练。

5. `joblib.dump(clf, 'model.pkl')`将训练好的SVM分类器保存到名为`model.pkl`的文件中，以便后续使用。

总体来说，这段代码的原理是使用SVM分类器对图像进行分类，其中图像的灰度直方图作为特征向量。通过对许多图像进行训练，SVM分类器可以学习到如何将不同的图像分配到不同的类别中。最终，我们可以将训练好的模型保存到文件中，并在需要时加载它以进行预测。