# 感兴趣区间 h = imgDia.shape[0] w = imgDia.shape[1] poly = np.array([ [(0, 360), (0, 240), (640, 240), (640, 360)] ]) mask = np.zeros_like(imgDia) cv2.fillPoly(mask, poly, 255) masked_image = cv2.bitwise_and(imgDia, mask) #cv2.imshow("111", masked_image) # 轮廓检测 _, contouts, hie = cv2.findContours(masked_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnt = contouts xx = 0 for i in cnt: # 坐标赋值 x, y, w, h = cv2.boundingRect(i) # #roi位置判断 # if y>50 and y<450 and x<1200 and w>10 and h>10: # 打印图像轮廓的面积 # print("cv2.contourArea(i) = " + str(cv2.contourArea(i))) if cv2.contourArea(i) > 1000 and cv2.contourArea(i) < 7000 and h > w: print(cv2.contourArea(i)) xx += 1 # 画出轮廓 cv2.drawContours(copy_img, i, -1, (0, 255, 0), 2) rect = cv2.minAreaRect(i) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(copy_img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) #cv2.imshow(img,copy_img)

这段代码是在对图像进行一系列处理之后，对感兴趣区间进行处理，主要包括以下几个步骤：

1. 获取图像的高和宽，用于后续处理。
2. 定义一个多边形区域，表示感兴趣区间，用于筛选轮廓。
3. 对感兴趣区间进行掩码操作，将区间内的像素值设为255，其它区域设为0，以便后续轮廓检测。
4. 对掩码后的图像进行轮廓检测，获取轮廓信息。
5. 遍历所有轮廓，根据面积、宽高比等条件筛选出符合条件的轮廓，并在图像上绘制出符合条件的轮廓和矩形框。

整个过程主要是为了提取感兴趣的区间并筛选出符合条件的轮廓，以便后续对斑马线位置进行判断。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn import model_selection from sklearn.metrics import f1_score def show_svm(a, b, bt): plt.figure(bt) plt.title('SVM with ' + bt) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() plt.scatter(a[:, 0], a[:, 1], c=b, s=30) xlim = [a[:, 0].min(), a[:, 0].max()] ylim = [a[:, 1].min(), a[:, 1].max()] # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 50) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 50) X, Y = np.meshgrid(xx, yy) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=200, linewidths=1, facecolors='none') if __name__ == '__main__': # data = np.loadtxt('separable_data.txt', delimiter=',') # data = np.loadtxt('non_separable_data.txt', delimiter=',') # data = np.loadtxt('banknote.txt', delimiter=',') data = np.loadtxt('ionosphere.txt', delimiter=',') # data = np.loadtxt('wdbc.txt', delimiter=',') X = data[:, 0:-1] y = data[:, -1] """标签中有一类标签为1""" y = y + 1 ymin = min(y) if not (1 in set(y)): ll = max(list(set(y))) + 1 for i in range(len(y)): if y[i] == ymin: y[i] = 1 # 建立一个线性核（多项式核）的SVM clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(X, y) """显示所有数据用于训练后的可视化结果""" show_svm(X, y, 'all dataset') """divide the data into two sections: training and test datasets""" X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=42) """training""" clf = svm.SVC(kernel='linear')#线性内核 # clf = svm.SVC(kernel='poly')# 多项式内核 # clf = svm.SVC(kernel='sigmoid')# Sigmoid内核 clf.fit(X_train, y_train) # show_svm(X_train, y_train, 'training dataset') """predict""" pred = clf.predict(X_test) pred = np.array(pred) y_test = np.array(y_test) print(f'SVM 的预测结果 f1-score:{f1_score(y_test, pred)}') # plt.show()结果与分析

这段代码实现了一个支持向量机（SVM）分类器，并对数据进行了可视化展示。具体来说，它包括以下几个主要步骤：

1. 导入需要使用的库，如 numpy、matplotlib、sklearn 等。

2. 定义一个名为 show_svm 的函数，用于对数据进行可视化展示。函数有三个参数：a 表示数据的特征值，b 表示数据的标签，bt 表示图像的标题。

3. 在主函数中，首先读取数据，然后将标签中的一类标签设为 1，并划分数据集为训练集和测试集。

4. 建立一个线性核的 SVM 分类器，并用训练集进行训练。

5. 对训练后的模型进行可视化展示，包括所有数据集和训练数据集的分界线。

6. 对测试集进行预测，并计算预测结果的 f1-score。

7. 最后展示结果。

总的来说，这段代码的功能是对数据进行 SVM 分类，并对分类结果进行可视化和评估。其中，SVM 模型的核函数可以通过修改代码中的 kernel 参数进行更换。

import lightgbm as lgb from lightgbm import LGBMClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 定义xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier() # 设置参数空间 params = { 'boosting_type': 'gbdt', #'boosting_type': 'dart', 'objective': 'multiclass', 'metric': 'multi_logloss', 'min_child_weight': 1.5, 'num_leaves': 2**5, 'lambda_l2': 10, 'subsample': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'learning_rate': 0.03, 'seed': 2017, "num_class": 2, 'silent': True, } # 输出最优参数 print('Best Parameter:', params) # 使用最优参数构建新的xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier(**params) # 使用训练集对新模型进行拟合 # X_train = np.array(X_train) # pdb.set_trace() lgb_model.fit(X_train, y_train) # 使用新模型进行预测 y_pred = lgb_model.predict(X_test)改为svm模型

好的，那么你需要将导入的库改为sklearn中的SVM库，代码如下：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义svm模型
svm_model = SVC()

# 设置参数空间
params = {
    'kernel': ['linear', 'rbf', 'poly', 'sigmoid'], 
    'C': [0.1, 1, 10, 100],
    'gamma': ['scale', 'auto', 0.1, 1, 10],
    'decision_function_shape': ['ovo', 'ovr'],
    'random_state': [2017]
}

# 输出最优参数
print('Best Parameter:', params)

# 使用GridSearchCV进行参数调优
svm_model = GridSearchCV(svm_model, params, cv=5)

# 使用训练集对新模型进行拟合
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 使用新模型进行预测
y_pred = svm_model.predict(X_test)

注意，SVM模型的参数设置有很多，你需要根据你的数据集和问题场景来进行调整。在上面的代码中，我使用了GridSearchCV进行了参数调优，你可以根据需要进行修改。