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
时间: 2024-03-28 16:38:43 浏览: 16
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。
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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) print(features) # 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') print(clf) # 预测新图像 img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Downloads/092b08c53b49d92254db7874c0a7b073.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features = np.array(hist.flatten()).reshape(1, -1) print(clf.predict(features)) label = clf.predict(features)[0] print('识别结果:', label) 帮我把这写代码,打印识别率
这段代码中没有计算识别率的部分,需要添加一些代码来实现。以下是修改过的代码:
```python
import cv2
import os
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score
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
images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111')
features = extract_features(images)
clf = svm.SVC()
clf.fit(features, labels)
joblib.dump(clf, 'model.pkl')
clf = joblib.load('model.pkl')
test_images, test_labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/222')
test_features = extract_features(test_images)
pred_labels = clf.predict(test_features)
accuracy = accuracy_score(test_labels, pred_labels)
print('识别率:', accuracy)
```
这段代码会读取一个文件夹中的图片作为训练数据,另一个文件夹中的图片作为测试数据,然后计算识别率并打印出来。注意修改文件夹的路径和文件名的格式。
label2int = {'buildings':0,'forest':1,'glacier':2,'mountain':3,'sea':4,'street':5} int2label = dict([val,key] for key,val in label2int.items()) def get_images(directory): Images = [] Labels = [] for labels in os.listdir(directory): label = label2int[labels] for image_file in os.listdir(directory+labels): #Extracting the file name of the image from Class Label folder image = cv2.imread(directory+labels+r'/'+image_file) # Reading the image (OpenCV) image = cv2.resize(image,(150,150)) #Resize the image, Some images are different sizes. (Resizing is very Important) Images.append(image) Labels.append(label) return shuffle(Images,Labels,random_state=817328462) #Shuffle the dataset you just prepared. def get_classlabel(class_code): labels = {2:'glacier', 4:'sea', 0:'buildings', 1:'forest', 5:'street', 3:'mountain'} return labels[class_code] Images, Labels = get_images('../input/seg_train/') #Extract the training images from the folders. Images = np.array(Images) #converting the list of images to numpy array. Labels = np.array(Labels) 请用中文分别解释上述每行代码的作用
1. `label2int = {'buildings':0,'forest':1,'glacier':2,'mountain':3,'sea':4,'street':5}`:创建一个字典,将类别名称映射为数字标签。
2. `int2label = dict([val,key] for key,val in label2int.items())`:创建一个字典,将数字标签映射为类别名称。
3. `def get_images(directory):`:定义一个函数,用于从给定目录中获取图像和标签。
4. `Images = []`:创建一个空列表,用于存储图像。
5. `Labels = []`:创建一个空列表,用于存储标签。
6. `for labels in os.listdir(directory):`:遍历目录中的所有标签文件夹。
7. `label = label2int[labels]`:将标签名称转换为数字标签。
8. `for image_file in os.listdir(directory+labels):`:遍历标签文件夹中的所有图像文件。
9. `image = cv2.imread(directory+labels+r'/'+image_file)`:读取图像文件,使用OpenCV库函数cv2.imread()。
10. `image = cv2.resize(image,(150,150))`:调整图像大小为150x150像素,以确保所有图像都具有相同的尺寸。
11. `Images.append(image)`:将图像添加到图像列表中。
12. `Labels.append(label)`:将标签添加到标签列表中。
13. `return shuffle(Images,Labels,random_state=817328462)`:将图像和标签列表打乱,并返回打乱后的结果。
14. `def get_classlabel(class_code):`:定义一个函数,用于将数字标签转换为类别名称。
15. `labels = {2:'glacier', 4:'sea', 0:'buildings', 1:'forest', 5:'street', 3:'mountain'}`:创建一个字典,将数字标签映射为类别名称。
16. `return labels[class_code]`:返回给定数字标签对应的类别名称。
17. `Images, Labels = get_images('../input/seg_train/')`:从给定目录中获取图像和标签。
18. `Images = np.array(Images)`:将图像列表转换为NumPy数组。
19. `Labels = np.array(Labels)`:将标签列表转换为NumPy数组。