用python写数字图像输电线异物识别代码 1500行

很抱歉，我无法在一次回答中提供1500行代码。数字图像处理和机器学习需要大量的代码和复杂的算法，这需要更多的信息来编写，例如您的具体要求、数据结构和算法以及您使用的机器学习库等等。如果您有特定的问题或需要指导，请告诉我，我将尽力回答和帮助您。以下是一个简单的数字图像输电线异物识别示例代码，它使用OpenCV和Scikit-Learn库：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取图像并进行预处理
def preprocess_img(img_path):
    img = cv2.imread(img_path)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img = cv2.resize(img, (64, 64))
    img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
    img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
    return img.flatten()

# 加载训练数据
def load_data():
    X = []
    y = []
    for i in range(1, 101):
        img_path = f"data/{i}.jpg"
        X.append(preprocess_img(img_path))
        y.append(1)
    for i in range(101, 201):
        img_path = f"data/{i}.jpg"
        X.append(preprocess_img(img_path))
        y.append(0)
    return np.array(X), np.array(y)

# 划分数据集
X, y = load_data()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
clf = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
acc = clf.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {acc}")

# 预测新图像
new_img = preprocess_img("new_img.jpg")
pred = clf.predict([new_img])
print(f"Prediction: {pred}")

该代码首先定义了一个`preprocess_img`函数，该函数将读取图像并执行预处理操作，例如将其转换为灰度图像、调整大小、应用高斯模糊和二值化等。然后，该代码定义了一个`load_data`函数，该函数将加载训练数据，其中前100个图像包含异物，后100个图像没有异物。使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，该代码使用Scikit-Learn的SVM分类器来训练模型，并使用测试集评估模型的准确性。最后，该代码演示了如何使用训练好的模型来预测新图像是否有异物。