对自己电脑的图片，逻辑回归进行三者交叉验证，每类物体的准确率和总的准确率。，总共三种图片牛，马，车各六十张分别记为牛，马，车文件，这三个文件又在用同一个文件test下，python代码怎么写，地址是"D:\大三上\python\test"，完整代码是什么

在Python中，你可以使用scikit-learn库来进行逻辑回归模型的训练，并使用交叉验证评估模型性能。这里是一个简单的例子，假设你已经将图片数据预处理好了并保存在"D:\大三上\python\test"目录下，每个类别有60张图片。

import os
import numpy as np
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设你有一个函数读取图像数据并将其转换为特征向量
def load_data(file_path):
    # 实现这个函数，根据图片内容提取特征并加载标签
    pass

# 载入数据
train_dir = "D:\大三上\python\test"
data_features = []
labels = []

for category in ['牛', '马', '车']:
    img_files = [os.path.join(train_dir, category, f) for f in os.listdir(os.path.join(train_dir, category))]
    features, labels_category = load_data(img_files)
    data_features.append(features)
    labels += [category] * len(labels_category)

# 合并所有类别数据
all_features = np.concatenate(data_features)
labels = np.array(labels)

# 使用StratifiedKFold进行三次交叉验证
kfold = StratifiedKFold(n_splits=3)
accuracies = []

for train_index, val_index in kfold.split(all_features, labels):
    X_train, y_train = all_features[train_index], labels[train_index]
    X_val, y_val = all_features[val_index], labels[val_index]

    # 创建逻辑回归模型
    model = LogisticRegression()
    model.fit(X_train, y_train)

    # 预测并计算准确率
    y_pred = model.predict(X_val)
    accuracy = accuracy_score(y_val, y_pred)
    accuracies.append(accuracy)

# 总准确率
overall_accuracy = sum(accuracies) / len(accuracies)

print(f"每类物体的准确率：{accuracies}")
print(f"总准确率：{overall_accuracy}")

注意，你需要完成`load_data`函数，使其接受路径列表作为输入，读取图片、提取特征并返回对应的特征数组和类别标签。由于涉及图像识别的具体步骤可能因使用的库和技术而异，这部分需要自行根据实际技术栈来编写。