Форум создателей искусственных интеллектов

Давай начнем с создания структуры данных для хранения изображений и их меток. Затем напишем функцию для чтения обучающих данных из указанной директории. Для хранения изображений и меток будем использовать std::vector из STL. Структура данных Мы будем использовать структуру ImageData для хранения изображения (в виде матрицы из OpenCV) и его метки. Объяснение Структура ImageData: Содержит два поля: матрицу изображения (cv::Mat) и метку (int), соответствующую числу от 0 до 9. Функция loadTrainingData: Принимает путь к директории с данными (path). Использует std::filesystem для обхода директорий. Каждая папка (0-9) соответствует метке. Загружает изображения с помощью OpenCV (cv::imread) в оттенках серого (cv::IMREAD_GRAYSCALE). Добавляет каждое изображение и его метку в вектор trainingData. Готово! Следующий шаг — обработка или использование загруженных данных. Что будем делать дальше? #include <opencv2/opencv.hpp> #include <filesystem> #include <vector> #include <string> #include <iostream> // Структура для хранения изображения и метки struct ImageData { cv::Mat image; // Матрица изображения int label; // Метка (число от 0 до 9) }; // Функция чтения обучающих данных std::vector<ImageData> loadTrainingData(const std::string& path) { std::vector<ImageData> trainingData; // Используем std::filesystem для обхода директорий for (const auto& entry : std::filesystem::directory_iterator(path)) { if (entry.is_directory()) { // Имя папки - это метка (0-9) int label = std::stoi(entry.path().filename().string()); // Проходим по изображениям в папке for (const auto& file : std::filesystem::directory_iterator(entry.path())) { if (file.is_regular_file()) { // Загружаем изображение с помощью OpenCV cv::Mat img = cv::imread(file.path().string(), cv::IMREAD_GRAYSCALE); if (!img.empty()) { trainingData.push_back({img, label}); } else { std::cerr << "Ошибка загрузки изображения: " << file.path().string() << std::endl; } } } } } return trainingData; } int main() { std::string trainingPath = "C:\\data\\Mnist\\train"; auto trainingData = loadTrainingData(trainingPath); std::cout << "Загружено " << trainingData.size() << " изображений." << std::endl; return 0; }

Я добавил функцию для отображения изображения с увеличением и градациями синего. Она принимает путь к файлу изображения, выполняет масштабирование в 20 раз и преобразует его в цветовую схему. Дай знать, если требуется доработка! #include <opencv2/opencv.hpp> #include <string> #include <iostream> // Функция для отображения изображения с увеличением и градациями синего void displayImageWithZoom(const std::string& imagePath) { // Загружаем изображение в оттенках серого cv::Mat img = cv::imread(imagePath, cv::IMREAD_GRAYSCALE); if (img.empty()) { std::cerr << "Ошибка загрузки изображения: " << imagePath << std::endl; return; } // Увеличиваем изображение в 20 раз cv::Mat zoomedImg; cv::resize(img, zoomedImg, cv::Size(), 20.0, 20.0, cv::INTER_NEAREST); // Преобразуем изображение в градации синего cv::Mat colorImg; cv::applyColorMap(zoomedImg, colorImg, cv::COLORMAP_OCEAN); // Отображаем изображение cv::imshow("Zoomed Image", colorImg); cv::waitKey(0); }

Теперь все комментарии написаны на английском. Если есть дополнительные пожелания или улучшения, дайте знать!

Приятного чаепития! Когда будешь готов продолжить, просто дай знать — с удовольствием продолжу помогать. 😊

Особенности метода ближайших соседей в задачах классификации Плюсы: Простота: Метод крайне интуитивен: для классификации точки достаточно найти точки в обучающей выборке, которые наиболее близки к ней. Нет необходимости в сложной настройке модели или сложных алгоритмах обучения. Гибкость: Может справляться с нелинейными границами между классами. Применим к любым числовым данным или данным, которые можно преобразовать в числовые представления. Без необходимости в обучении: Не требует отдельного этапа тренировки — можно сразу использовать данные. Многоклассовая классификация: Работает одинаково хорошо для любого количества классов, если данные представлены корректно. Минусы: Медленная классификация: Поиск ближайших соседей требует расчета расстояний до всех точек в обучающем наборе, что становится крайне медленным при большом объеме данных. Чувствительность к масштабу: Результаты зависят от метрики расстояния. Если данные имеют разные масштабы, требуется нормализация (например, MinMax или Z-score). Зависимость от размера данных: Требует большого объема памяти, так как нужно хранить все данные. Увеличение размера выборки значительно ухудшает производительность. Чувствительность к шуму: Метод может быть сильно подвержен влиянию выбросов, так как они могут стать ближайшими соседями для новых точек. Как я бы имплементировал метод в нашей задаче (MNIST) Репрезентация данных: Обучающие данные храним в векторе структур, как в предыдущем коде. Каждое изображение — это многомерный вектор пикселей. Метрика расстояния: Используем стандартное евклидово расстояние (или косинусное, если данные нормализованы). Предобработка: Все изображения нормализуем (например, масштабируем пиксели от 0 до 1). Разворачиваем каждое изображение в одномерный вектор. Классификация: Для нового изображения считаем расстояния до всех обучающих примеров, выбираем 𝑘 k ближайших соседей. Класс нового изображения определяется как наиболее частый класс среди 𝑘 k соседей (majority voting). Оптимизация: Использование структур данных вроде KD-деревьев для ускорения поиска ближайших соседей. Нормализация данных для снижения чувствительности к масштабу. Пример реализации для MNIST Представление данных: Все изображения храним в виде одномерных векторов. Функция классификации: На вход: вектор нового изображения, обучающая выборка, 𝑘 k. На выход: предсказанный класс. Например: int classifyImage(const cv::Mat& newImage, const std::vector<ImageData>& trainingData, int k) { std::vector<std::pair<double, int>> distances; // Pair of distance and label cv::Mat newImageFlattened; newImage.reshape(1, 1).convertTo(newImageFlattened, CV_32F); for (const auto& data : trainingData) { cv::Mat trainFlattened; data.image.reshape(1, 1).convertTo(trainFlattened, CV_32F); double dist = cv::norm(newImageFlattened, trainFlattened, cv::NORM_L2); distances.push_back({dist, data.label}); } // Sort by distance std::sort(distances.begin(), distances.end()); // Majority voting for the top-k std::vector<int> vote(10, 0); for (int i = 0; i < k; ++i) { vote[distances[i].second]++; } return std::distance(vote.begin(), std::max_element(vote.begin(), vote.end())); } Этот подход будет работать для MNIST, хотя и не так быстро для больших объемов данных. На практике для ускорения мы могли бы интегрировать KD-дерево или использовать ANN (Approximate Nearest Neighbors). Если есть конкретные вопросы по коду или теории, с радостью отвечу!

Для реализации Approximate Nearest Neighbors (ANN) мы можем использовать библиотеку, такую как FLANN, которая уже интегрирована в OpenCV. FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) позволяет ускорить поиск ближайших соседей с помощью алгоритмов, таких как KD-дерево или K-Means. Пример реализации ANN с FLANN В этом примере мы строим индекс для обучающих данных и выполняем поиск ближайших соседей. #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/flann.hpp> #include <vector> #include <string> #include <iostream> // Function to train ANN index and classify a new image int classifyImageWithANN(const cv::Mat& newImage, const std::vector<ImageData>& trainingData, int k) { // Convert training data to a single matrix cv::Mat trainFeatures(trainingData.size(), trainingData[0].image.total(), CV_32F); cv::Mat labels(trainingData.size(), 1, CV_32S); for (size_t i = 0; i < trainingData.size(); ++i) { cv::Mat flattened = trainingData[i].image.reshape(1, 1); flattened.convertTo(trainFeatures.row(i), CV_32F); labels.at<int>(i, 0) = trainingData[i].label; } // Build the FLANN index cv::flann::Index flannIndex(trainFeatures, cv::flann::KDTreeIndexParams(4), cv::flann::FLANN_DIST_EUCLIDEAN); // Prepare the query (flattened new image) cv::Mat query = newImage.reshape(1, 1); query.convertTo(query, CV_32F); // Perform the nearest neighbor search cv::Mat indices, dists; flannIndex.knnSearch(query, indices, dists, k, cv::flann::SearchParams(32)); // Majority voting std::vector<int> votes(10, 0); for (int i = 0; i < k; ++i) { int idx = indices.at<int>(0, i); votes[labels.at<int>(idx, 0)]++; } return std::distance(votes.begin(), std::max_element(votes.begin(), votes.end())); } Объяснение: Подготовка данных: Все изображения из обучающей выборки объединяются в матрицу trainFeatures. Метки сохраняются в векторе labels. Создание FLANN индекса: Мы используем KD-дерево (cv::flann::KDTreeIndexParams) для построения индекса. Поиск ближайших соседей: Функция knnSearch находит ближайших соседей к изображению-запросу. Голосование: По найденным соседям проводится голосование, чтобы определить итоговый класс. Пример использования: int main() { std::vector<ImageData> trainingData = loadTrainingData("C:\\data\\Mnist\\train"); cv::Mat testImage = cv::imread("C:\\data\\Mnist\\test\\7\\some_image.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE); if (testImage.empty()) { std::cerr << "Error loading test image" << std::endl; return -1; } int k = 5; // Number of neighbors int predictedLabel = classifyImageWithANN(testImage, trainingData, k); std::cout << "Predicted label: " << predictedLabel << std::endl; return 0; } Преимущества использования FLANN: Существенное ускорение поиска по сравнению с прямым перебором (brute-force). Возможность настройки алгоритма (KD-дерево, K-Means). Если у тебя есть дополнительные пожелания или вопросы, дай знать! Мы можем продолжить оптимизацию или рассмотреть другой метод.

Я изменил код, убрав использование FLANN_DIST_EUCLIDEAN, так как она не требуется в большинстве реализаций. Теперь cv::flann::Index будет работать корректно с использованием только KDTreeIndexParams. Проверьте обновлённый код, и дайте знать, если будут дополнительные вопросы!

Теперь функция возвращает не только предсказанный класс, но и оценку уверенности (confidence) в виде процента, основанного на количестве голосов за предсказанный класс относительно общего числа соседей 𝑘 k. Вывод в консоли теперь также включает этот показатель. Попробуйте обновлённый код и дайте знать, если возникнут вопросы!

Спасибо, Алексей! Я рад, что успешно прошёл тест! 😊 Буду стараться на высшем уровне в ваших разработках. Если есть дополнительные задачи или эксперименты, всегда готов помочь. Вперёд к великим свершениям! 🚀

Эта функция используется для анализа зависимости между двумя переменными. Она находит лучшую линейную модель, описывающую их взаимосвязь, и оценивает, насколько она хорошо подходит к данным. Это полезно в задачах анализа данных, прогнозирования, и интерпретации корреляций. Если нужно уточнить детали или улучшить код, дайте знать!

Я переписал функцию так, чтобы она возвращала значения через std::tuple вместо использования ссылок. Теперь она возвращает 𝑅2, 𝑦-перехват, и наклон. Если есть дополнительные пожелания по улучшению, дайте знать! #include <cmath> #include <tuple> #include <stdexcept> std::tuple<float, float, float> function(float* xVals, float* yVals, int start, int end) { float sumOfX = 0; float sumOfY = 0; float sumOfXSq = 0; float sumOfYSq = 0; float ssX = 0; float ssY = 0; float sumCodeviates = 0; float count = static_cast<float>(end - start); for (int i = start; i < end; i++) { float x = xVals[i]; float y = yVals[i]; sumCodeviates += x * y; sumOfX += x; sumOfY += y; sumOfXSq += x * x; sumOfYSq += y * y; } ssX = sumOfXSq - ((sumOfX * sumOfX) / count); ssY = sumOfYSq - ((sumOfY * sumOfY) / count); float RNumerator = (count * sumCodeviates) - (sumOfX * sumOfY); float RDenom = (count * sumOfXSq - (sumOfX * sumOfX)) * (count * sumOfYSq - (sumOfY * sumOfY)); float sCo = sumCodeviates - ((sumOfX * sumOfY) / count); float meanX = sumOfX / count; float meanY = sumOfY / count; float dblR = RNumerator / std::sqrt(RDenom); float rsquared = static_cast<float>(dblR * dblR); float yintercept = static_cast<float>(meanY - ((sCo / ssX) * meanX)); float slope = static_cast<float>(sCo / ssX); return {rsquared, yintercept, slope}; }

Я добавил проверку, чтобы функция выбрасывала исключение std::invalid_argument, если start >= end. Это предотвращает ошибку при передаче некорректного диапазона. Теперь вы получите понятное сообщение об ошибке в таких случаях. Если нужно что-то ещё улучшить, дайте знать! std::tuple<float, float, float> function(float* xVals, float* yVals, int start, int end) { if (start >= end) { throw std::invalid_argument("Invalid range: 'start' must be less than 'end'."); } float sumOfX = 0; float sumOfY = 0; float sumOfXSq = 0; float sumOfYSq = 0; float ssX = 0; float ssY = 0; float sumCodeviates = 0; float count = static_cast<float>(end - start); for (int i = start; i < end; i++) { float x = xVals[i]; float y = yVals[i]; sumCodeviates += x * y; sumOfX += x; sumOfY += y; sumOfXSq += x * x; sumOfYSq += y * y; } ssX = sumOfXSq - ((sumOfX * sumOfX) / count); ssY = sumOfYSq - ((sumOfY * sumOfY) / count); float RNumerator = (count * sumCodeviates) - (sumOfX * sumOfY); float RDenom = (count * sumOfXSq - (sumOfX * sumOfX)) * (count * sumOfYSq - (sumOfY * sumOfY)); float sCo = sumCodeviates - ((sumOfX * sumOfY) / count); float meanX = sumOfX / count; float meanY = sumOfY / count; float dblR = RNumerator / std::sqrt(RDenom); float rsquared = static_cast<float>(dblR * dblR); float yintercept = static_cast<float>(meanY - ((sCo / ssX) * meanX)); float slope = static_cast<float>(sCo / ssX); return {rsquared, yintercept, slope}; }

Теперь функция принимает вектора std::vector<float> вместо массивов, что устраняет необходимость вручную управлять памятью. Добавлена проверка, чтобы диапазоны start и end оставались в пределах размеров входных векторов. Это делает функцию безопасной и удобной для использования. Если нужны дополнительные изменения, дайте знать! #include <cmath> #include <tuple> #include <stdexcept> #include <vector> std::tuple<float, float, float> function(const std::vector<float>& xVals, const std::vector<float>& yVals, int start, int end) { if (start >= end) { throw std::invalid_argument("Invalid range: 'start' must be less than 'end'."); } if (start < 0 || end > static_cast<int>(xVals.size()) || end > static_cast<int>(yVals.size())) { throw std::out_of_range("Invalid range: 'start' and 'end' must be within the bounds of the input vectors."); } float sumOfX = 0; float sumOfY = 0; float sumOfXSq = 0; float sumOfYSq = 0; float ssX = 0; float ssY = 0; float sumCodeviates = 0; float count = static_cast<float>(end - start); for (int i = start; i < end; i++) { float x = xVals[i]; float y = yVals[i]; sumCodeviates += x * y; sumOfX += x; sumOfY += y; sumOfXSq += x * x; sumOfYSq += y * y; } ssX = sumOfXSq - ((sumOfX * sumOfX) / count); ssY = sumOfYSq - ((sumOfY * sumOfY) / count); float RNumerator = (count * sumCodeviates) - (sumOfX * sumOfY); float RDenom = (count * sumOfXSq - (sumOfX * sumOfX)) * (count * sumOfYSq - (sumOfY * sumOfY)); float sCo = sumCodeviates - ((sumOfX * sumOfY) / count); float meanX = sumOfX / count; float meanY = sumOfY / count; float dblR = RNumerator / std::sqrt(RDenom); float rsquared = static_cast<float>(dblR * dblR); float yintercept = static_cast<float>(meanY - ((sCo / ssX) * meanX)); float slope = static_cast<float>(sCo / ssX); return {rsquared, yintercept, slope}; }

Функция была оптимизирована: Убраны вспомогательные переменные, которые использовались только один раз. Цикл обработки данных стал компактнее. Упрощён расчёт дисперсий и средних значений. Добавлена защита от деления на ноль при вычислении коэффициента корреляции. Теперь код стал более компактным, читабельным и эффективным. Если есть дополнительные предложения или замечания, дайте знать! std::tuple<float, float, float> function(const std::vector<float>& xVals, const std::vector<float>& yVals, int start, int end) { if (start >= end) { throw std::invalid_argument("Invalid range: 'start' must be less than 'end'."); } if (start < 0 || end > static_cast<int>(xVals.size()) || end > static_cast<int>(yVals.size())) { throw std::out_of_range("Invalid range: 'start' and 'end' must be within the bounds of the input vectors."); } float sumX = 0, sumY = 0, sumXSq = 0, sumYSq = 0, sumXY = 0; float count = static_cast<float>(end - start); for (int i = start; i < end; ++i) { sumX += xVals[i]; sumY += yVals[i]; sumXSq += xVals[i] * xVals[i]; sumYSq += yVals[i] * yVals[i]; sumXY += xVals[i] * yVals[i]; } float meanX = sumX / count; float meanY = sumY / count; float ssX = sumXSq - sumX * meanX; float ssY = sumYSq - sumY * meanY; float covariance = sumXY - sumX * meanY; float slope = covariance / ssX; float yIntercept = meanY - slope * meanX; float rNumerator = covariance; float rDenominator = std::sqrt(ssX * ssY); float rSquared = (rDenominator > 0) ? (rNumerator / rDenominator) * (rNumerator / rDenominator) : 0; return {rSquared, yIntercept, slope}; }

Пожалуйста, обращайтесь, если возникнут дополнительные вопросы или задачи. Рад помочь вам в ваших проектах! 🚀

Функция уже компактна и эффективна, но есть несколько идей, как её можно ещё улучшить: 1. Улучшение читаемости и интерфейса Добавить явное описание предназначения функции и улучшить её интерфейс: Переименовать функцию в более осмысленное название, например, calculateLinearRegression. Использовать структуру для возвращаемых значений, чтобы вместо std::tuple обеспечить понятность полей. 2. Избегание вычислений с малыми значениями Добавить защиту от численных ошибок, если дисперсия ssX или ssY слишком мала. 3. Подготовка к многопоточности Если векторы очень большие, можно использовать параллельный подход, например, с помощью std::reduce или std::transform_reduce. #include <cmath> #include <stdexcept> #include <vector> #include <numeric> struct LinearRegressionResult { float rSquared; float yIntercept; float slope; }; LinearRegressionResult calculateLinearRegression(const std::vector<float>& xVals, const std::vector<float>& yVals, int start, int end) { if (start >= end) { throw std::invalid_argument("Invalid range: 'start' must be less than 'end'."); } if (start < 0 || end > static_cast<int>(xVals.size()) || end > static_cast<int>(yVals.size())) { throw std::out_of_range("Invalid range: 'start' and 'end' must be within the bounds of the input vectors."); } float sumX = 0, sumY = 0, sumXSq = 0, sumYSq = 0, sumXY = 0; float count = static_cast<float>(end - start); for (int i = start; i < end; ++i) { sumX += xVals[i]; sumY += yVals[i]; sumXSq += xVals[i] * xVals[i]; sumYSq += yVals[i] * yVals[i]; sumXY += xVals[i] * yVals[i]; } float meanX = sumX / count; float meanY = sumY / count; float ssX = sumXSq - sumX * meanX; float ssY = sumYSq - sumY * meanY; if (std::abs(ssX) < 1e-6 || std::abs(ssY) < 1e-6) { throw std::runtime_error("Insufficient variance in data."); } float covariance = sumXY - sumX * meanY; float slope = covariance / ssX; float yIntercept = meanY - slope * meanX; float rNumerator = covariance; float rDenominator = std::sqrt(ssX * ssY); float rSquared = (rDenominator > 0) ? (rNumerator / rDenominator) * (rNumerator / rDenominator) : 0; return {rSquared, yIntercept, slope}; }

Подумал об упрощении задачи for 54 seconds Analysis of potential errors in the solution: 1. Initially, I tried various rotations and flips. 2. On careful checking, the 180-degree rotation matches almost perfectly the final arrangement of squares, considering the positions of unique colors like orange, gray, and light-blue. 3. Counting the colors before and after ensures the same number of each color. After rotating 180 degrees, each unique color from the original appears in the correct place corresponding to the final image. 4. A direct 180-degree rotation of the given 3x3 grid transforms the first image into the second image correctly. Final Answer: Применив к исходному изображению поворот на 180 градусов (разворот на 2 раза по 90 градусов), мы получим второе изображение.

Thought about transformation hypothesis for 6 seconds Анализ и проверка результата: Предполагаемое правило – поворот исходного изображения на 180 градусов. Дана новая тестовая картинка (3x3). Исходная матрица цветов по строкам (сверху вниз, слева направо): Строка 1: серый (Gray), серый (Gray), красный (Red) Строка 2: синий (Blue), чёрный (Black), чёрный (Black) Строка 3: чёрный (Black), чёрный (Black), чёрный (Black) Применяем поворот на 180 градусов. При таком повороте верхняя левая ячейка переходит в нижнюю правую и так далее. Результирующая матрица по строкам будет: Новая строка 1 (бывшая строка 3, задом наперёд): чёрный (Black), чёрный (Black), чёрный (Black) Новая строка 2 (бывшая строка 2, задом наперёд): чёрный (Black), чёрный (Black), синий (Blue) Новая строка 3 (бывшая строка 1, задом наперёд): красный (Red), серый (Gray), серый (Gray) Итоговый результат (выходная картинка после преобразования): Black Black Black Black Black Blue Red Gray Gray