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在PYTHON中实现一个简单的HOG分割算法来解决目标检测问题,然后使用MATPLOTLIB库进行可视化展示。首先,我们需要导入必要的模块和数据集。
IMPORT NUMPY AS NP
FROM MATPLOTLIB IMPORT PYPLOT AS PLT
FROM SKLEARN.METRICS IMPORT CLASSIFICATION_REPORT
# 加载数据集
DATASET_PATH =
X, Y = LOAD_DATA(DATASET_PATH)
# 定义特征空间大小
FEATURES_DIM = X.SHAPE[1]
# 创建HOG特征空间
HOG_FEATURES = GET_HOG_FEATURES(X, FEATURES_DIM)
接下来,我们定义一个函数来计算目标的损失:
DEF CALCULATE_LOSS(PRED_PROB, TARGET):
LOSS = -NP.MEAN(NP.SUM(TARGET * (PRED_PROB - TARGET), AXIS=0))
RETURN LOSS
接着,我们将构建目标分类器并使用它来预测新的图像:
CLASSIFIERS = [
{
"NAME": "SVM",
"CLASSIFIER": SVC(KERNEL="LINEAR", C=1.0),
},
{
"NAME": "SVM",
"CLASSIFIER": SVC(KERNEL="RBF", GAMMA=0.1, C=1.0),
},
{
"NAME": "SVM",
"CLASSIFIER": SVC(GAMMA="SCALE"),
}
]
然后,我们可以训练模型,并使用它们来对新图像进行分类:
FOR CLASSIFIER IN CLASSIFIERS:
FOR I, IMAGE IN ENUMERATE(IMAGE_LIST):
PRED_PROB = CLASSIFY_IMAGE(CLASSIFIER, IMAGE)
CLASS_LABEL = PREDICT_CLASS(PRED_PROB)
PRINT(F"IMAGE {I+1}:")
PRINT("PREDICTED CLASS:", CLASS_LABEL)
PRINT("PREDICTION PROBABILITY:", PRED_PROB)
PRINT()
最后,我们可以绘制混淆矩阵和精确度、召回率和F1分数图来评估模型性能:
DEF PLOT_CONFUSION_MATRIX(CM, CLASSES,
NORMALIZE=FALSE,
TITLE='CONFUSION MATRIX',
CMAP=PLT.CM.BLUES):
"""
THIS FUNCTION PRINTS AND PLOTS THE CONFUSION MATRIX.
NORMALIZATION CAN BE APPLIED BY SETTING `NORMALIZE=TRUE`.
"""
IF NORMALIZE:
CM = CM.ASTYPE('FLOAT') / CM.SUM(AXIS=1)[:, NP.NEWAXIS]
PRINT("NORMALIZED CONFUSION MATRIX")
ELSE:
PRINT('CONFUSION MATRIX, WITHOUT NORMALIZATION')
PRINT(CM)
PLT.IMSHOW(CM, INTERPOLATION='NEAREST', CMAP=CMAP)
PLT.TITLE(TITLE)
PLT.COLORBAR()
TICK_MARKS = NP.ARANGE(LEN(CLASSES))
PLT.XTICKS(TICK_MARKS, CLASSES, ROTATION=45)
PLT.YTICKS(TICK_MARKS, CLASSES)
FMT = '.2F' IF NORMALIZE ELSE 'D'
THRESH = CM.MAX() / 2.
FOR I, J IN ITERTOOLS.PRODUCT(RANGE(CM.SHAPE[0]), RANGE(CM.SHAPE[1])):
PLT.TEXT(J, I, FORMAT(CM[I, J], FMT),
HORIZONTALALIGNMENT="CENTER",
COLOR="WHITE" IF CM[I, J] > THRESH ELSE "BLACK")
PLT.TIGHT_LAYOUT()
PLT.YLABEL('TRUE LABEL')
PLT.XLABEL('PREDICTED LABEL')
PLT.SHOW()
FOR CLASSIFIER IN CLASSIFIERS:
FOR I, IMAGE IN ENUMERATE(IMAGE_LIST):
PRED_PROB = CLASSIFY_IMAGE(CLASSIFIER, IMAGE)
CLASS_LABEL = PREDICT_CLASS(PRED_PROB)
PRINT(F"IMAGE {I+1}:")
PRINT("PREDICTED CLASS:", CLASS_LABEL)
PRINT("PREDICTION PROBABILITY:", PRED_PROB)
PRINT()
现在,你可以运行上述代码来实现目标检测任务。请注意,你需要将IMAGE_LIST
替换为你的实际图像列表,以及HOG_FEATURES
替换为你自己的特征空间大小。此外,你可能需要根据你的具体需求调整SVM_CLASSIFIER
中的参数,以适应你的应用环境。