class_counts = np.bincount(predictions) for i, count in enumerate(class_counts): print(f"类别{i}的数量: {count}") 这段代码什么意思

这部分代码是对训练好的 ResNet 模型进行测试，用于评估模型的性能表现。该代码通过遍历测试集中的数据，将其输入 ResNet 模型，得到模型的输出，即分类独热码。然后计算该输出与实际标签之间的损失，并将该损失值加到 valid_loss 中。接着，根据该输出预测出类别，并计算该预测的准确率。最后，根据预测的结果，统计每个类别的正确数量和总数量，以便计算每个类别的准确率。在这个过程中，模型处于测试模式，不会更新模型的参数。

### 实现图像分类的Python代码 以下是一个完整的图像分类实现方案，该方案基于 K 近邻（KNN）算法，并使用 OpenCV 和 NumPy 提取图像特征矩阵。整个过程包括读取训练集和测试集、构建特征矩阵以及完成分类预测。 ```python import cv2 import numpy as np import os # 定义全局变量 train_dir = './train/' test_dir = './val/' def load_images_from_folder(folder): """ 从指定文件夹加载图像及其标签。 参数: folder (str): 图像所在文件夹路径 返回: images (list): 所有图像组成的列表 labels (list): 对应于每张图像的标签列表 """ categories = os.listdir(folder) images, image_labels = [], [] for idx, category in enumerate(categories): path = os.path.join(folder, category) if not os.path.isdir(path): continue for img_name in os.listdir(path): img_path = os.path.join(path, img_name) img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 灰度模式读取 if img is not None: images.append(np.array(img).flatten()) # 展平为一维向量 image_labels.append(idx) return np.array(images), np.array(image_labels) def knn_classifier(train_data, train_labels, test_sample, k=5): """ 使用 KNN 方法对测试样本进行分类。 参数: train_data (numpy.ndarray): 训练数据特征矩阵 train_labels (numpy.ndarray): 训练数据对应的标签 test_sample (numpy.ndarray): 测试样本的一维特征向量 k (int): 邻居数量，默认值为 5 返回: predicted_label (int): 测试样本的预测类别 """ distances = np.linalg.norm(train_data - test_sample, axis=1) # 计算欧几里得距离 nearest_indices = np.argsort(distances)[:k] # 获取最近邻居索引 nearest_labels = train_labels[nearest_indices] # 获取最近邻居对应标签 label_counts = np.bincount(nearest_labels.astype(int)) # 统计各标签出现次数 predicted_label = np.argmax(label_counts) # 取众数作为最终预测结果 return predicted_label # 主程序逻辑 if __name__ == "__main__": # 加载训练集和测试集 train_images, train_labels = load_images_from_folder(train_dir) test_images, _ = load_images_from_folder(test_dir) correct_predictions = 0 total_tests = len(test_images) start_time = t.time() # 开始时间记录 for i, test_image in enumerate(test_images): prediction = knn_classifier(train_images, train_labels, test_image, k=5) true_label = i % len(os.listdir(train_dir)) # 假设测试集按顺序排列 if prediction == true_label: correct_predictions += 1 print(f"Test {i+1}/{total_tests}: Predicted={prediction}, True={true_label}") end_time = t.time() # 结束时间记录 accuracy = (correct_predictions / total_tests) * 100 elapsed_time = end_time - start_time print(f"\nAccuracy: {accuracy:.2f}%") print(f"Elapsed Time: {elapsed_time:.2f} seconds") ``` #### 关键点解析 - **图像预处理**: 将彩色图像转换为灰度图像以减少计算复杂度，并将其展平为一维向量形式[^3]。 - **特征提取**: 利用 `cv2.imread` 函数读取图像并转化为 Numpy 数组，便于后续操作。 - **KNN 分类器**: 使用欧几里得距离衡量相似性，选取最接近的前 K 个邻居来决定测试样本所属类别[^1]。 - **性能评估**: 输出模型精度及运行耗时，帮助理解方法的有效性和效率[^2]。 --- ###