【源码】基于逻辑斯蒂回归的室内外图像分类系统

项目简介

本项目借助逻辑斯蒂回归模型开展室内外图像的二分类工作。通过数据预处理、特征提取、模型建立和优化等一系列操作，训练出可精准分类室内外图像的分类器。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理
   • 图像统一化：把所有图像缩放成64x64x3的标准尺寸。
   • 图像特征提取：借助统计RGB通道的像素分布直方图，提取48个特征。
   • 图像归一化：将像素值归一到[0, 1]区间。
2. 模型建立
   • 运用逻辑斯蒂回归模型进行二分类，利用最大似然法估计模型参数。
   • 采用梯度下降法优化模型参数。
3. 模型优化
   • 通过梯度下降法持续优化模型参数，提升分类准确率。

安装使用步骤

1. 环境准备
   • 保证已安装Python 3.x。
   • 安装必需的Python库：numpy、opencv-python、scikit-learn。
2. 数据准备
   • 把训练集和测试集图像存于指定目录。
   • 确保图像格式为常见格式（如JPEG、PNG等）。
3. 运行代码
   • 运行数据预处理脚本，生成特征文件。
   • 运行模型训练脚本，训练逻辑斯蒂回归模型。
   • 运行模型评估脚本，测试模型在测试集上的表现。
4. 结果分析
   • 查看模型在测试集上的分类准确率。
   • 按需调整模型参数或数据预处理步骤，以提高模型性能。

下载地址

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