import cv2 import numpy as np # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] for i in range(num_samples): image = cv2.imread('image_'+str(i)+'.jpg', 0) hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码中也没有定义`num_samples`这个变量，所以在执行`for i in range(num_samples):`这个循环时，会报错`NameError: name 'num_samples' is not defined`。你需要在代码中定义并赋值`num_samples`这个变量，例如：`num_samples = 10`。然后你需要检查循环的范围是否正确，确保它不会超过你的数据集中的图像数量。

相关问题

cv2提取hog特征

要使用OpenCV中的cv2.HOGDescriptor()函数来提取HOG特征。以下是一个简单的示例代码，其中包括如何构建HOG描述符对象、如何计算HOG特征并将其可视化：

import cv2
import numpy as np

# 构建HOG描述符对象
hog = cv2.HOGDescriptor()

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 计算HOG特征
hog_feats = hog.compute(img)

# 可视化HOG特征
hog_feats = hog_feats.reshape(-1, 1)
cv2.imshow('HOG Features', hog_feats)
cv2.waitKey(0)

在这个示例中，我们首先构建了一个cv2.HOGDescriptor()对象。然后，我们读取了一个名为"example.jpg"的图像，并使用hog.compute()方法计算了HOG特征。最后，我们将HOG特征可视化，并使用cv2.imshow()和cv2.waitKey()方法显示图像。

AttributeError: 'cv2.HOGDescriptor' object has no attribute 'setBlockSize'

非常抱歉，我之前提到的 `setBlockSize` 是错误的。`cv2.HOGDescriptor` 对象没有名为 `setBlockSize` 的方法。正确的方法是 `blockSize`。请注意区分大小写。

以下是修正后的示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建 HOG 对象
hog = cv2.HOGDescriptor()

# 设置参数
winSize = (64, 64)  # 窗口大小
blockSize = (16, 16)  # 块大小
blockStride = (8, 8)  # 块步长
cellSize = (8, 8)  # 细胞大小
numBins = 9  # 梯度方向的数量

# 设置 HOG 参数
hog.winSize = winSize
hog.blockSize = blockSize
hog.blockStride = blockStride
hog.cellSize = cellSize
hog.nbins = numBins

# 计算 HOG 特征
hog_features = hog.compute(image)

# 打印特征向量的维度
print("HOG 特征向量维度:", hog_features.shape)

# 可以将特征向量用于其他任务，如目标检测或分类等
# ...

再次对之前的错误给您带来的困扰表示抱歉。这个修正后的示例应该可以正常运行并计算图像的 HOG 特征。