八云墨玄 2021-12-21 22:25 采纳率: 71.4%
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修改svm识别手写数字

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  • BryceRui 2021-12-22 11:40
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    import os
    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    from sklearn import datasets
    
    
    def getdata(_dir):
        images= []
        labels = []
        for cls in os.listdir(_dir):
            cls_dir = os.path.join(_dir,cls)  
            for file in os.listdir(cls_dir ):
                img = cv2.imread(os.path.join(cls_dir,file ),-1)
                images.append(img)
                labels.append(int(cls))
        return images,labels
    
    
    _dir_train=r""
    _dir_test=r""
    Xtrain,Ytrain = getdata(_dir_train)
    Xtest,Ytest= getdata(_dir_test)
    
    images_and_labels=list(zip(Xtrain,Ytrain))
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    for index, (image, label) in enumerate(images_and_labels[:8]):
        plt.subplot(2, 4, index + 1)
        plt.axis('off')
        plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')
        plt.title('Digit: %i' % label, fontsize=20);
    
    from sklearn import svm
    clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100., probability=True)
    clf.fit(Xtrain, Ytrain);
    
    from sklearn.metrics import accuracy_score
    Ypred = clf.predict(Xtest);
    accuracy_score(Ytest, Ypred)
    
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