做一个人戴安全帽和不戴安全帽图片的二分类识别，使用scikit-learn

要实现一个基于Scikit-Learn的人戴安全帽和不戴安全帽图片的二分类识别项目，可以按照以下步骤进行：

### 项目概述
**项目名称**: 基于图片的安全帽佩戴识别
**授课专业**: 软件工程
**任课教师**: 冯凯
**地点**: 教学楼A401
**日期**: 2024年10月24日

### 课程设计目的与意义
- **目的**: 通过机器学习和计算机视觉技术的应用，使学生掌握图像分类的基本原理，并理解如何在实际场景中实现安全帽佩戴识别。
- **意义**: 培养学生综合运用所学知识解决实际问题的能力，加强深度学习模型训练与优化的理解，形成严谨的编程和学习习惯。

### 课程设计内容与环境
#### 内容
1. **数据采集**: 采集人员佩戴安全帽和未佩戴安全帽的图片，构建数据集。
2. **数据分析与预处理**: 对数据集进行分析，提取图片特征，进行必要的预处理。
3. **模型选择**: 选择合适的机器学习模型（如SVM、决策树、随机森林等）。
4. **模型训练**: 在训练集上训练选定的模型。
5. **模型评估**: 在测试集上评估模型性能，获取相关性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）。

#### 环境
- **硬件**: 一台PC机
- **软件**: Windows 7/10操作系统，Anaconda环境，Spyder编辑器
- **库**: Scikit-Learn, OpenCV, NumPy, Pandas

### 项目实施进度
| 时间安排 | 内容进度 |
| --- | --- |
| 10月7日 | 1. 概述<br>2. 项目启动阶段<br>3. 项目计划阶段<br>4. 需求分析阶段<br>5. 系统设计阶段 |
| 10月14日 | 6. 编码实现与测试阶段：采集数据<br>7. 编码实现与测试阶段：数据分析 |
| 10月21日 | 8. 编码实现与测试阶段：模型选取<br>9. 编码实现与测试阶段：数据预处理<br>10. 编码实现与测试阶段：训练模型 |
| 10月28日 | 11. 编码实现与测试阶段：调试模型参数<br>12. 编码实现与测试阶段：测试模型性能<br>13. 验收和关闭阶段：文档整理 |
| 11月1日 | 14. 项目汇报准备：文档完善、PPT制作<br>15. 项目总结与汇报<br>16. 资料提交 |

### 项目分工与要求
- **小组人数**: 3-5人
- **角色分配**: 组长、副组长，明确每位组员的任务和技术指标要求
- **协作方式**: 小组内成员分工协作，共同完成项目任务

### 提交内容和时间要求
- **提交内容**:
- 电子版：课程设计总结报告（小组）、汇报PPT、系统源码及设计文档
- 纸质版：项目结束后的课程设计记录与总结（个人）、课程设计总结报告（小组）、汇报PPT
- **提交时间**: 项目结束前1-2天进行预汇报和正式汇报，汇报结束后当天提交所有材料

### 考核及要求
- **打分表**: 由指导教师对各组及成员进行打分，并按比例计算综合成绩

### 参考资料
1. 教师指定学习资源
2. GitHub图片识别资源

### 实现步骤
1. **数据采集**:
- 使用摄像头或互联网收集大量佩戴和未佩戴安全帽的图片。
- 将图片分为训练集和测试集。

2. **数据预处理**:
- 使用OpenCV读取图片并转换为灰度图或RGB图。
- 调整图片大小到统一尺寸（例如128x128像素）。
- 将图片数据归一化，使其值在0到1之间。

3. **特征提取**:
- 使用简单的特征提取方法，如HOG（Histogram of Oriented Gradients）或LBP（Local Binary Patterns）。

4. **模型选择与训练**:
- 导入Scikit-Learn库。
- 选择合适的模型，如SVM（支持向量机）、决策树、随机森林等。
- 使用训练集数据训练模型。

5. **模型评估**:
- 使用测试集数据评估模型性能。
- 计算准确率、召回率、F1分数等性能指标。

6. **结果展示**:
- 制作汇报PPT，展示项目的整体流程、关键步骤和最终结果。
- 提交项目总结报告和相关代码。

### 示例代码

import numpy as np
import cv2
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 读取图片并预处理
def load_images(path):
    images = []
    labels = []
    for label in ['with_helmet', 'without_helmet']:
        folder_path = f"{path}/{label}"
        for filename in os.listdir(folder_path):
            img = cv2.imread(f"{folder_path}/{filename}")
            img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            img_resized = cv2.resize(img_gray, (128, 128))
            images.append(img_resized.flatten())
            labels.append(1 if label == 'with_helmet' else 0)
    return np.array(images), np.array(labels)

# 特征提取
def extract_features(images):
    hog = cv2.HOGDescriptor()
    features = []
    for image in images:
        feature = hog.compute(image).flatten()
        features.append(feature)
    return np.array(features)

# 加载数据
images, labels = load_images('data')
features = extract_features(images)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 训练模型
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 保存模型
import joblib
joblib.dump(model, 'helmet_detection_model.pkl')

以上是基于Scikit-Learn实现人戴安全帽和不戴安全帽图片的二分类识别项目的详细步骤和示例代码。希望对你有所帮助！