labels = pickle.load(f) # load test data using Pickle with open(pklfile[:-4]+'_test.pkl', 'rb') as f: class_1 = pickle.load(f) class_2 = pickle.load(f) labels = pickle.load(f) model = knn.KnnClassifier(labels,vstack((class_1,class_2))) # test on the first point print...
dsift.process_image_dsift(filename,featfile,10,5,resize=(50,50)) features,labels = read_gesture_features_labels('gesture/train/') test_features,test_labels = read_gesture_features_labels('gesture/test/') classnames = unique(labels) # test kNN k = 1 knn_classifier = knn.KnnClassifier(l...
as plt #绘图的包 from osgeo import ogr #矢量操作的包 from osgeo import osr #矢量操作的包 import datetime #计算时间 import random from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix def read_tif(fileName): ''' 读取栅格数据 ''' dataset_img = ...
(X_test_features) # Train the logistic regression classifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV # Define the model clf_logistic = LogisticRegression(solver='liblinear') # Define the parameter grid param_grid = { 'C': [0.1, 0.5, 1, 5, 10], 'max_iter': [100, 500, 1000...
selecthr = 0.8):# step1: load the face image data ,get the matrix consists of all imageFaceMat = loadImageSet('D:\python/face recongnition\YALE\YALE\unpadded/').T# step2: average the FaceMatavgImg = mean(FaceMat,1)# step3: calculate the difference of avgimg and all image data(...
(1,3,1), plot_image(im, 'original') im1 = binary_opening(im, disk(12)) pylab.subplot(1,3,2), plot_image(im1, 'opening with disk size ' + str(12)) im1 = binary_closing(im, disk(6)) pylab.subplot(1,3,3), plot_image(im1, 'closing with disk size ' + str(6)) pylab...
在本节中,我们将演示如何使用 scikit image 的形态学模块中的函数来实现一些形态学操作,首先对二值图像进行形态学操作,然后对灰度图像进行形态学操作。 二进制运算 让我们从二值图像的形态学操作开始。在调用函数之前,我们需要创建一个二进制输入图像(例如,使用具有固定阈值的简单阈值)。 腐蚀 侵蚀是一种基本的形态...
knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)knn.fit(X_train,y_train)y_pred=knn.predict(X_test) 模型评价 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrixprint(confusion_matrix(y_test,y_pred))print(classification_report(y_test,y_pred)...
fromIPython.displayimportImage 我们实现了用于二类别分类的Adaline算法,并通过梯度下降优化算法来学习模型的权重系数.训练集上的每一次迭代,我们使用如下更新规则来更新权重向量w: 换句话说,我们基于整个训练数据集来计算梯度,并沿着与梯度▽J(w)相反的方向前进以更新模型的权重.为了找到模型的最优权重,我们将待优化的...
简介:GEE机器学习——混淆矩阵Classifier.confusionMatrix()和errorMatrix()和exlain()的用法(js和python代码) 混淆矩阵 根据训练数据计算分类器的 2D 混淆矩阵(即:重新代入误差)。矩阵的轴 0 对应于输入类,轴 1 对应于输出类。行和列从类 0 开始,并按顺序增加直至最大类值,因此如果输入类不是基于 0 或顺序...