orientations = config.getint("hog", "orientations")

时间: 2023-08-31 14:38:54 浏览: 93
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HOG实例分析.pdf

### 回答1: `config.getint("hog", "orientations")` 是使用 `configparser` 模块从配置文件中读取 `"hog"` Section 中 `"orientations"` 键对应的整数值。 具体来说,`config.getint()` 方法用于获取配置文件中指定 Section 和键对应的整数值。如果指定的 Section 或键不存在,或者对应的值不是整数类型,将会抛出相应的异常。 在这个例子中,假设配置文件中包含如下的内容: ``` [hog] orientations = 8 ``` 则 `config.getint("hog", "orientations")` 将返回整数值 `8`。如果配置文件中没有 `"hog"` Section 或 `"orientations"` 键,或者对应的值不是整数类型,将会抛出 `configparser.NoSectionError`、`configparser.NoOptionError` 或 `ValueError` 等异常。 需要注意的是,在使用 `config.getint()` 方法时,需要保证对应的值确实是整数类型,否则将会抛出 `ValueError` 异常。如果对应的值可能是浮点数或其他类型,可以使用 `config.getfloat()` 或 `config.get()` 方法,例如: ```python # 从配置文件中获取 "hog" Section 中 "threshold" 键对应的浮点数值 threshold = config.getfloat("hog", "threshold") # 从配置文件中获取 "hog" Section 中 "name" 键对应的字符串值 name = config.get("hog", "name") ``` 这样,可以根据需要从配置文件中获取不同类型的值。 ### 回答2: 这个代码行表示从配置文件中获取指定部分(hog)和选项(orientations)的值,并将其作为整数存储在变量orientations中。 其中config是一个配置文件解析器的实例。使用getint方法,我们可以指定部分名称和选项名称作为参数,以获取配置文件中指定选项的整数值。在这种情况下,我们从名称为"hog"的部分和名称为"orientations"的选项中获取整数值。 例如,如果配置文件如下所示: [hog] orientations = 9 那么当代码行执行时,变量orientations的值将是9。 ### 回答3: orientations = config.getint("hog", "orientations") 是一行代码,作用是从配置文件中获取名为"hog"的节下,键为"orientations"的配置项的整数值。 该代码所在的程序或脚本使用了一个名为config的配置文件对象。根据写法来看,config可能是一个ConfigParser对象,用于读取和解析配置文件。而"hog"则是配置文件中的一个节(section),在方括号[]中指定。 "orientations"是该配置项的键(key),用于在该节下获取具体的配置值。根据代码后面的"getint"来看,"orientations"的配置值是一个整数。 整体来说,该行代码的作用是获取配置文件中名为"hog"的节下的"orientations"键所对应的整数配置值,并将其赋给变量orientations,以供后续代码使用。
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请修改这一份代码:import random from sklearn import svm from sklearn.metrics import accuracy_score from skimage.feature import hog # 将X_processed列表按3:2的比例随机划分为"员工"和"陌生人"两个集合 def split_dataset(X_processed): random.shuffle(X_processed) split_index = int(len(X_processed) * 3 / 5) employee_set = X_processed[:split_index] stranger_set = X_processed[split_index:] return employee_set, stranger_set # 使用HOG特征提取进行人脸识别训练 def train_face_recognition(employee_set): X = [] = [] for i, face_images in enumerate(employee_set): for face_image in face_images: feature = hog(face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False) X.append(feature) y.append(i) # i代表员工的标签 clf = svm.SVC() clf.fit(X, y) return clf # 随机抽取一张图片进行识别 def recognize_random_face(clf, X_processed): random_index = random.randint(0, len(X_processed)-1) random_face_images = X_processed[random_index] random_face_image = random.choice(random_face_images) feature = hog(random_face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False) prediction = clf.predict([feature]) return prediction[0] == random_index # 示例用法 X_processed = [...] # X_processed列表的具体内容 employee_set, stranger_set = split_dataset(X_processed) clf = train_face_recognition(employee_set) result = recognize_random_face(clf, X_processed) print("识别结果:", result),增加如下功能:如果测试时认为图片不属于员工集中的任何一个员工,prediction应该等于0;“陌生人”集合也应当拥有标签,“陌生人”的标签都是0,代表非员工

import cv2 from skimage.feature import hog # 加载LFW数据集 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4) # 将数据集划分为训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(lfw_people.images, lfw_people.target, test_size=0.2, random_state=42) # 图像预处理和特征提取 from skimage import exposure import numpy as np train_features = [] for i in range(X_train.shape[0]): # 将人脸图像转换为灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(X_train[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 归一化像素值 gray_img = cv2.normalize(gray_img, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_32F) # 计算HOG特征 hog_features, hog_image = hog(gray_img, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2', visualize=True, transform_sqrt=False) # 将HOG特征作为样本特征 train_features.append(hog_features) train_features = np.array(train_features) train_labels = y_train test_features = [] for i in range(X_test.shape[0]): # 将人脸图像转换为灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(X_test[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 归一化像素值 gray_img = cv2.normalize(gray_img, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_32F) # 计算HOG特征 hog_features, hog_image = hog(gray_img, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2', visualize=True, transform_sqrt=False) # 将HOG特征作为样本特征 test_features.append(hog_features) test_features = np.array(test_features) test_labels = y_test # 训练模型 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() gnb.fit(train_features, train_labels) # 对测试集中的人脸图像进行预测 predict_labels = gnb.predict(test_features) # 计算预测准确率 from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy = accuracy_score(test_labels, predict_labels) print('Accuracy:', accuracy)

import cv2 from skimage.feature import hog from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import joblib import numpy as np # 加载已经训练好的分类器 model_location = "C:/Users/27745/数字图像处理/knn.pkl" knn = joblib.load(model_location) def predict_digit(image): #获取一幅手写数字图像的输入,返回预测结果 # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用高斯模糊和大津二值化来预处理图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) _, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # Find the contours and sort them largest-to-smallest contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours = sorted(contours, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr)[0]) # 提取每个字符的 ROI 并使用 HOG 特征提取方法进行特征提取 features = [] for cnt in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 添加一定的边框,避免过小的ROI被压缩过多而失去特征 border_size = 20 roi = thresh[max(y - border_size, 0):min(y + h + border_size, image.shape[0]), max(x - border_size, 0):min(x + w + border_size, image.shape[1])] # 将ROI调整为28x28大小,并根据特征提取器生成的HOG描述符提取特征 resized_roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA) fd = hog(resized_roi, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys') features.append(fd.reshape(-1, 1)) # 将提取的特征向量输入KNN模型进行预测 results = knn.predict(np.hstack(features)) # 返回数字串预测结果 return ''.join(str(result) for result in results) # 载入测试图片并进行预测 image_name = "C:/Users/27745/Desktop/test1.png" image = cv2.imread(image_name) # 将目标图像统一调整为相同的大小 image = cv2.resize(image, (300, 300)) # 利用封装的函数进行预测 result = predict_digit(image) print("The number is:", result)以上代码出现了X has 216 features, but KNeighborsClassifier is expecting 784 features as input.的问题,请帮我更正

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