写一个将svm+hog训练生成的模型可视化的代码
时间: 2024-05-01 12:16:54 浏览: 23
以下是一个简单的代码示例来可视化SVM HOG模型:
```python
import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm
# 生成一个随机数据集
X = np.random.rand(100, 64)
y = np.random.randint(0, 2, size=100)
# 训练SVM模型并生成hog描述符
svm_model = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0, probability=True)
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog_features = np.array([hog.compute(np.reshape(x, (8, 8))) for x in X])
hog_features = np.squeeze(hog_features)
svm_model.fit(hog_features, y)
# 获取SVM模型权重
svm_weights = svm_model.coef_
svm_bias = svm_model.intercept_
# 将权重转换为图像
svm_weights_img = np.zeros((64, 64))
for i in range(64):
for j in range(64):
svm_weights_img[i, j] = np.dot(svm_weights[0], hog.compute(np.reshape(X[0], (8, 8)), hog_descriptors=True)[:, i, j])
# 可视化SVM模型权重
cv2.imshow("SVM weights", svm_weights_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
此代码将生成一个随机数据集并使用线性SVM模型进行训练。然后,使用OpenCV的HOGDescriptor来计算HOG描述符。最后,可视化SVM模型的权重,以查看哪些特征最能影响分类结果。
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