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。

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。

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。