把它用python改写:%裂缝分类 img=BW; load classifier.mat;%加载分类器 img=imresize(img,[256 256]); [hog_4x4, ~] = extractHOGFeatures(img,'CellSize',[4 4]); % testFeature = [hog_4x4 glcm_feature]; testFeature = [hog_4x4]; % 使用测试图像的特征向量预测样本标签 predictedLabel = predict(classifier, testFeature); h=getframe(handles.axes9); % imwrite(h.cdata,'C:\Users\ASUS\Desktop\GUI\picture2.png');%保存图片为png格式 imwrite(h.cdata,'picture2.png');%保存图片为png格式 % Predict('C:\Users\ASUS\Desktop\GUI\picture2.png'); Predict('picture2.png'); str = ['裂缝类型:' predictedLabel]; set(handles.edit1,'String',str); if ((predictedLabel=='横向裂缝')|(predictedLabel=='纵向裂缝')) a=1; else a=0; end
时间: 2023-11-28 07:47:12 浏览: 49
这段代码可以使用Python的scikit-image库进行改写,具体代码如下:
```python
import numpy as np
from skimage.io import imread, imsave
from skimage.transform import resize
from skimage.feature import hog
import joblib
# 加载分类器
classifier = joblib.load('classifier.pkl')
# 读取图像并预处理
img = imread('image.png', as_gray=True)
img = resize(img, (256, 256))
hog_4x4 = hog(img, orientations=8, pixels_per_cell=(4, 4), cells_per_block=(1, 1), block_norm='L2-Hys')
# 使用测试图像的特征向量预测样本标签
predictedLabel = classifier.predict(np.array([hog_4x4]))
# 保存图像并显示结果
imsave('result.png', img)
if predictedLabel in ['横向裂缝', '纵向裂缝']:
a = 1
else:
a = 0
print('裂缝类型:', predictedLabel)
```
需要注意的是,这里的`classifier.pkl`文件应该是之前用MATLAB训练好的分类器,并使用joblib库保存为了pkl文件。同时,由于Python的图像处理库与MATLAB不同,因此在特征提取部分的代码也需要进行相应的修改。