请详细解释以下代码的作用:distances = clf.decision_function([feature])
时间: 2024-04-18 08:26:05 浏览: 22
`distances = clf.decision_function([feature])` 是使用支持向量机分类器(SVM)中的决策函数来计算待识别图片特征 `feature` 与每个类别之间的距离。
在SVM中,决策函数可以用来度量一个样本点到分类超平面的距离。对于一个多类别的问题,SVM会为每个类别训练一个分类器,决策函数返回的是待识别样本点到每个类别分类超平面的距离。
在这里,`clf.decision_function([feature])` 返回的是一个数组 `distances`,其中每个元素表示 `feature` 和对应类别之间的距离。这个数组的长度与训练SVM时的类别数量相同。
通过检查 `distances` 数组中的值,我们可以判断待识别图片特征 `feature` 是否与已有的员工图片特征有较大差别。如果 `distances` 中所有的值都较小,则说明 `feature` 与所有员工类别之间的距离都较小,可以判定为陌生人。根据这个判断结果,我们可以将预测结果设为0,代表陌生人。
需要注意的是,判断是否为陌生人的阈值可以根据实际情况进行调整。如果阈值设置得较高,只有当特征与员工类别之间的距离较大时才被判定为陌生人;如果阈值设置得较低,即使特征与某个员工类别之间的距离较小,也可以被判定为陌生人。根据具体的应用场景和需求,可以灵活调整阈值。
相关问题
distances = clf.decision_function([feature]) if max(distances) < 0.5: # 或者根据实际情况设定阈值ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
这个错误是由于在条件判断语句中使用了一个数组。条件判断语句期一个布尔值来进行判断,但你给的是一个数组,所以出了这个错误。
要解决这个,你可以使用`any()`或`all函数来判断数组中的元素是否满足条件。具体来说,`any()`函数会返回数组中是否存在满足条件的元素,而`all()`函数则会判断数组中的所有元素是否都满足条件。
根据你的代码,你可能需要使用`any()`函数来判断`distances`数组中是否存在大于0.5的元素。以下是修正后的代码示例:
```python
distances = clf.decision_function([feature])
if any(distances > 0.5):
# 执行相关操作
```
这样就可以避免出现上述错误,并根据实际情况执行相应的操作。
根据上述代码,改写下列程序try: df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None) except Exception as e: print("Error: ", e)
根据上述代码,改写后的程序如下:
```
try:
points3D = pd.read_csv('points3D.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?')
skeleton = cv2.imread('skeleton.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
tree = KDTree(points3D.iloc[:, :2].values)
with open("./voc/skelon/3d/result.txt", 'w', encoding='utf-8') as f1:
for y in range(skeleton.shape[0]):
for x in range(skeleton.shape[1]):
if skeleton[y][x] == 255:
x_axis_coord, y_axis_coord = transform_xy(x, y)
query_point = [x_axis_coord, y_axis_coord]
dist, index = tree.query(query_point)
f1.write(str(points3D.iloc[index, 0]) + " " +
str(points3D.iloc[index, 1]) + " " +
str(points3D.iloc[index, 2]) + " " + '\n')
except Exception as e:
print("Error: ", e)
```
这段代码与原始代码类似,不过是将输入的数据文件和输出的文件名、格式都进行了修改以适应新的应用场景。同时,由于我们无法直接读取图像文件,需要使用cv2库里的imread函数获取二维骨架图像。最后,将得到的三维坐标写入到txt文件中。
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