1_人工智能基础-操作题复习题

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绘制股票一周价格趋势折线图，导入matplotlib.pyplot as plt，已知days = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri']，请完成绘图代码（需补充价格数据进行绘图）

请使用支持向量机（SVM）对鸢尾花数据集进行分类，生成并可视化混淆矩阵。具体要求： 1. 导入鸢尾花数据集加载、划分、SVM分类、混淆矩阵计算、Matplotlib绘图、Seaborn美化工具； 2. 加载鸢尾花数据集，提取特征（`data`）和标签（`target`）； 3. 划分训练集（80%）和测试集（20%），`test_size=0.2`、`random_state=42`； 4. 初始化SVM模型（`kernel='linear'`、`random_state=42`）并训练； 5. 对测试集预测，生成混淆矩阵； 6. 用热力图可视化混淆矩阵（横轴“预测类别”、纵轴“真实类别”，类别名用鸢尾花`target_names`，字体为黑体，图表美化）。

以下是使用OpenCV进行图像变换（平移、缩放、旋转、灰度转换）的知识点和示例代码，请根据相关内容回答问题或完成操作： ### 图像变换知识点： - 平移变换：通过`cv2.warpAffine`实现，需要构建平移矩阵，矩阵形式为`[[1, 0, tx], [0, 1, ty]]`，其中`tx`为水平平移量（正右负左），`ty`为垂直平移量（正下负上）。 - 缩放变换：通过`cv2.resize`实现，可指定缩放因子或输出尺寸。 - 旋转变换：通过`cv2.getRotationMatrix2D`构建旋转矩阵，结合`cv2.warpAffine`实现，旋转中心、角度、缩放因子为参数。 - 灰度转换：通过`cv2.cvtColor`，参数为`cv2.COLOR_BGR2GRAY`。 ### 示例代码一（平移、缩放变换）：【缺少答案，请补充】

请结合以下示例代码，完成中文文本的词云生成任务。示例代码及说明如下：【缺少答案，请补充】

计算机视觉中的数据增强是指通过各种方法对原始图像数据进行合理的变换和处理，从而增加数据的多样性和数量，使模型能够在更广泛的场景下进行学习，提高模型的泛化能力和鲁棒性。下面是Opencv提供的一些常用函数：（1）cv2.imread(filename) ：从指定文件名读取图像并返回图像对象，默认情况下以彩色模式读取图像，将图像转换为3通道BGR格式。（2）cv2.imshow(str, img) ：在指定窗口中显示图像，str是显示图像的窗口名称，img是要显示的图像。（3）cv2.cvtColor(src, code) ：将图像src从一种颜色空间转换为另一种颜色空间（code）。Code为颜色空间转换码，如cv2.COLOR_BGR2GRAY将BGR颜色空间转换为灰度空间，cv2.COLOR_BGR2HSV将BGR转换为HSV颜色空间等。（4）cv2.rotate(src, rotateCode) ：对图像src进行旋转，rotateCode参数可指定旋转方向。rotateCode旋转方向，可选择cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE顺时针旋转90度、cv2.ROTATE_180旋转180度。（5）cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE逆时针旋转90度。（6）cv2.warpAffine(src, M, dsize) ：对图像进行仿射变换，如平移、旋转、缩放等。（7）cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) ：对图像src进行缩放，dsize为输出图像的大小，为一个元组（宽度，高度）。示例代码一： import cv2 import numpy as np # 从文件读取图像 image = cv2.imread('test.jpg') height, width = image.shape[:2] # 获取图像的高度和宽度 # 平移变换 tx = 50 # 水平方向平移量（正右负左） ty = -60 # 垂直方向平移量（正下负上） # 构建平移矩阵 translation_matrix = np.array([ [1, 0, tx], # 控制水平方向平移 [0, 1, ty] # 控制垂直方向平移 ], dtype=np.float32) # 设置数据类型为32位浮点数

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