public Classifier(SignImage image)
{
M = image.Bmp.Width;
N = image.Bmp.Height;
LogStr = new StringBuilder();
//Генерируем случайные значения элементов Wmn матрицы M х N
LogStr.AppendLine("Сумма квад ратов матрицы весов Wmn: " + Math.Round(GenerateWB(), 3));
StartClassification(image, 1);
Write2DArray("w.txt", W);
WriteArray("b.txt", B);
}
public Classifier(SignImage image, double[,] W, double[] B, double m)
{
M = image.Bmp.Width;
N = image.Bmp.Height;
this.W = W;
this.B = B;
LogStr = new StringBuilder();
//Генерируем случайные значения элементов Wmn матрицы M х N
LogStr.AppendLine("Сумма квадратов матрицы весов Wmn: " + Math.Round(CheckW(), 3));
StartClassification(image, m);
}
private void StartClassification(SignImage image, double m)
{
//Определяем координаты устойчивой точки
FindStablePoint2(image.Brightness, m);
LogStr.AppendLine("Количество итераций при поиске устойчивой точки: " + _stablePointList.Count);
LogStr.AppendLine("Максимальное значение в векторе устойчивой точки: " + Math.Round(StablePoint.Max(), 3));
LogStr.AppendLine("Минимальное значение в векторе устойчивой точки: " + Math.Round(StablePoint.Min(), 3));
//Определяем коэффициент сжатия отображения K
GenerateK();
LogStr.AppendLine("Коэффициент сжатия отображения K: " + Math.Round(K, 5));
CreateIntervals();
LogStr.AppendLine("Количество диапазонов эвклидовых расстояний: " + Split.Clasters.Count);
}
private void buttonSP_Click(object sender, EventArgs e)
{
double m = m2[0];
if (radioButtonMaxDH.Checked == true)
{
m = m2[1];
}
//Генерируем новые W и B или используем из файла
classifier = rBNo.Checked == true ? new Classifier(collectionList[0]) : new Classifier(collectionList[0], Read2DArray("w.txt"), ReadArray("b.txt"), m);
textBoxLog.Text += classifier.LogStr;
im = new SignImage();
pictureStablePoint.Image = im.CreateImage(classifier.StablePoint);
pictureBoxIntervals.BackColor = Color.White;
pictureBoxIntervals.Visible = true;
pictureBoxIntervals.Paint += this.pictureBoxIntervals_Paint;
}
