5、全球豪华住宿搜索相关技术实现

全球豪华住宿搜索相关技术实现

1. 分类器的反序列化与训练

在反序列化时，我们使用 scipy.io.loadmat 得到一个字典。但这个字典包含的内容比原始的 _references 字典更多，它还包含一些序列化元数据以及额外的数组，这些数组包装了原本在 _references 中的列表。我们需要去除这些不需要的额外内容，并将结果存回 _references 中。以下是具体实现：

def deserialize(self, path):
    file = open(path, 'rb')
    self._references = scipy.io.loadmat(file)
    for key in list(self._references.keys()):
        value = self._references[key]
        if not isinstance(value, numpy.ndarray):
            # 此条目为序列化元数据，删除它
            del self._references[key]
            continue
        # 序列化器将数据包装在一个额外的数组中，解包数据
        self._references[key] = value[0]

接下来，我们将使用一些参考图像和一个查询图像来测试这个分类器。

在 Histogram