自行拍照,六个分类以上 1.读取数据2.分割数据集为测试数据集,训练数据集3.提取特征(降度)4.在训练集上训练SVM训练模型5.在测试数据集进行正确率绘制(核函数选择要有两个以上) 提供详细代码
时间: 2024-10-14 08:06:14 浏览: 42
自行拍照并进行图像分析,通常会涉及图像处理和机器学习技术,特别是支持向量机(SVM)。以下是一个简化的Python代码示例,使用`sklearn`库来进行六个步骤的数据预处理、特征提取、模型训练和评估:
```python
# 第一步:导入必要的库
import os
import cv2
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 第二步:读取数据
data_dir = "path_to_your_data"
images = []
labels = []
for category in os.listdir(data_dir):
for img_name in os.listdir(os.path.join(data_dir, category)):
img_path = os.path.join(data_dir, category, img_name)
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
images.append(img.flatten())
labels.append(category)
# 将数据转化为numpy数组,并转换为一维
X = np.array(images)
y = np.array(labels)
# 第三步:分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 第四步:特征提取 (降维) - 这里用标准化,其他降维方法如PCA可以替换
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 第五步:训练SVM模型 - 可以尝试线性和多项式核函数
models = {
'linear': SVC(kernel='linear'),
'poly': SVC(kernel='poly', degree=2) # 设置多项式核函数,degree为2作为例子
}
for model_name, model in models.items():
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 第六步:计算准确率并绘制图表
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Model: {model_name}, Accuracy: {acc * 100:.2f}%")
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