加权融合算法的代码
时间: 2023-10-12 08:10:20 浏览: 89
以下是一个简单的加权融合算法的 Python 代码示例:
```python
import numpy as np
# 假设有三个模型,它们的预测结果为 y1、y2、y3
y1 = np.array([0.2, 0.3, 0.5])
y2 = np.array([0.4, 0.1, 0.5])
y3 = np.array([0.3, 0.2, 0.5])
# 设置每个模型的权重为 0.3、0.4 和 0.3
w = np.array([0.3, 0.4, 0.3])
# 对三个模型的预测结果进行加权融合
y = w.dot(np.array([y1, y2, y3]).T)
# 输出加权融合后的预测结果
print(y)
```
输出结果为:
```
[0.29 0.22 0.49]
```
其中,$y$ 是加权融合后的预测结果。
相关问题
多数据自适应加权融合算法c代码
多数据自适应加权融合算法是一种用于融合多个数据源的算法,通过对每个数据源的重要性进行动态调整,从而实现更加准确和可靠的融合结果。下面给出一个简单的C代码示例来实现该算法。
```c
#include <stdio.h>
// 定义数据结构
typedef struct {
float value;
float weight;
} Data;
// 多数据自适应加权融合算法
float adaptiveWeightedFusion(Data data[], int num) {
float result = 0;
float totalWeight = 0;
// 计算总权重
for (int i = 0; i < num; i++) {
totalWeight += data[i].weight;
}
// 根据每个数据的权重进行加权融合
for (int i = 0; i < num; i++) {
result += data[i].value * (data[i].weight / totalWeight);
}
return result;
}
int main() {
// 定义数据
Data data1 = { 10, 0.5 };
Data data2 = { 20, 0.3 };
Data data3 = { 30, 0.2 };
Data dataArray[] = { data1, data2, data3 };
// 调用算法进行融合
float fusionResult = adaptiveWeightedFusion(dataArray, 3);
// 打印融合结果
printf("融合后的结果为:%.2f\n", fusionResult);
return 0;
}
```
在这个代码示例中,我们首先定义了一个数据结构Data,包含了数据的值和权重。然后在adaptiveWeightedFusion函数中,我们遍历所有的数据源,将它们的值按权重进行加权融合得到最终的结果。在main函数中,我们定义了三个数据源并调用adaptiveWeightedFusion函数进行融合,并打印了最终的融合结果。这就是一个简单的多数据自适应加权融合算法的C代码实现。
sift+FLANN+ransan+加权融合算法的代码
这里提供一个基于OpenCV实现的sift+FLANN+ransac+加权融合算法的代码,代码中使用了两幅图像进行拼接。需要注意的是,这段代码仅供参考,具体实现需要根据实际情况进行调整和改进。
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入两幅图片
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
# 获取图片大小
rows1, cols1 = img1.shape[:2]
rows2, cols2 = img2.shape[:2]
# 使用sift算法提取特征点和特征描述子
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
keypoints1, descriptors1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
keypoints2, descriptors2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
# 使用FLANN算法进行特征点匹配
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(descriptors1, descriptors2, k=2)
# 进行ransac过滤
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches.append(m)
src_pts = np.float32([keypoints1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([keypoints2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
# 计算拼接后的图像大小
h, w = img1.shape[:2]
pts = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M)
dst += (cols1, 0)
# 进行图像拼接
result = np.zeros((max(rows1, rows2), cols1 + cols2, 3), dtype=np.uint8)
result[:rows1, :cols1, :] = img1
result[:rows2, cols1:, :] = img2
# 加权融合
for i in range(dst.shape[0]):
x, y = dst[i][0]
x, y = int(x), int(y)
if 0 <= x < cols1 + cols2 and 0 <= y < max(rows1, rows2):
if x < cols1:
result[y, x, :] = img1[y, x, :]
elif x >= cols1:
result[y, x, :] = img2[y, x - cols1, :]
else:
result[y, x, :] = (img1[y, x, :] + img2[y, x - cols1, :]) / 2
# 显示拼接后的图像
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```