写一个代码,基于CNN神经网络进行图片特征匹配,并使用MI算法进行匹配质量评价,要求使用aerial数据集(图片类型为JPG),切输出匹配结果及将MI数值用表格形式输出
时间: 2024-02-29 11:53:29 浏览: 114
好的,以下是一个基于CNN神经网络进行图片特征匹配,并使用MI算法进行匹配质量评价的代码示例,使用的数据集为aerial(图片类型为JPG),并将MI数值用表格形式输出:
```python
import os
import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
from sklearn.metrics import mutual_info_score
import pandas as pd
# 加载预训练的CNN模型
model = load_model('my_cnn_model.h5')
# 定义数据集路径
data_path = 'aerial'
# 获取所有图片文件路径
image_files = [os.path.join(data_path, file) for file in os.listdir(data_path) if file.endswith('.jpg')]
# 定义特征向量列表和标签列表
features = []
labels = []
# 提取所有图片的特征向量和标签
for image_path in image_files:
# 加载图片并进行预处理
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = image.astype('float32') / 255.0
image = np.expand_dims(image, axis=0)
# 输入模型进行特征提取
feature = model.predict(image)
# 将特征向量和标签添加到列表中
features.append(feature)
label = os.path.basename(image_path).split('.')[0]
labels.append(label)
# 计算MI矩阵
mi_matrix = np.zeros((len(labels), len(labels)))
for i in range(len(labels)):
for j in range(len(labels)):
if i == j:
mi_matrix[i][j] = 1.0
elif i < j:
mi = mutual_info_score(features[i][0], features[j][0])
mi_matrix[i][j] = mi
mi_matrix[j][i] = mi
# 将MI矩阵转换为DataFrame并输出为表格
df = pd.DataFrame(mi_matrix, index=labels, columns=labels)
print(df)
```
请注意,这只是一个简单的代码示例,您可能需要根据具体的情况进行修改和优化。此外,您还需要准备一个预训练的CNN模型,用于特征提取。另外,MI算法的计算可能较为耗时,请您耐心等待。