From efa3b0ec102de7f856df59c5142d11bc38020cd1 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: nikolasph <nikolas.huelsmann@gmail.com>
Date: Thu, 24 Mar 2016 17:08:03 +0100
Subject: [PATCH] Added statistics and results

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 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-S-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_S_Bins-FeatExtTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-S-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_S_Bins-LOG.log
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-S-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_S_Bins-TotalTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-S-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_S_Bins.csv
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-V-2-14-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_V_Bins-1.csv
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-V-2-14-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_V_Bins-ClassTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-V-2-14-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_V_Bins-FeatExtTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-V-2-14-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_V_Bins-LOG.log
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-V-2-14-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_V_Bins-TotalTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-V-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_V_Bins-ClassTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-V-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_V_Bins-FeatExtTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-V-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_V_Bins-LOG.log
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-V-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_V_Bins-TotalTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-V-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_V_Bins.csv
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-ClassTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-FeatExtTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-LOG.log
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-TotalTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins.csv
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-1.csv
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-ClassTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-FeatExtTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-LOG-1.log
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_Bins-TotalTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-64-12/2016_01_24-RGB-ClassificationTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-64-12/2016_01_24-RGB-FeatExtractTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-64-12/2016_01_24-RGB-TotalTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-64-12/2016_03_14-Results-RGB.csv
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-2-64-12/Console-Output.txt
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-CI-2-512-10/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_CI-ClassTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-CI-2-512-10/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_CI-FeatExtTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-CI-2-512-10/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_CI-TotalTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-CI-2-512-10/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_MaxCI-LOG.log
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/RGB-CI-2-512-10/2016_03_23-FPO-Caltech-RGB-RGB_MaxCI.csv
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-ClassTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-FeatExtTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-LOG.log
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-TotalTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster.csv
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-1.csv
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-ClassTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-FeatExtTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-LOG-1.log
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SIFT-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SIFT-SIFT_Cluster-TotalTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-ClassTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-FeatExtTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-LOG.log
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-TotalTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-25-5/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster.csv
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-1.csv
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-ClassTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-FeatExtTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-LOG-1.log
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-SURF-SURF_Cluster-TotalTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/2016_01_28-Results-SURF.csv
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/Console-Output.txt
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/ScoreClassificationTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/ScoreFeatExtractionTime.png
 create mode 100644 Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/ScoreTotalTime.png

diff --git a/Code/Niko/DBCrawl.py b/Code/Niko/DBCrawl.py
index 4588f8c9..7a87c36e 100644
--- a/Code/Niko/DBCrawl.py
+++ b/Code/Niko/DBCrawl.py
@@ -17,18 +17,29 @@ __date__	= 2016-03-25
 
 
 # ### Function to iterate through given directory and return images paths and classLabels
-def imgCrawl(path, sClassLabels, nameDB): 
+def imgCrawl(path, sClassLabels, nameDB, nbClasses): 
         df = pd.DataFrame()
+        
+        i = 0
 
         for subdir, dirs, files in os.walk(path): # loop through subdirectories
-                for file in files:
+                # sort dirs and files
+    		dirs.sort(key=lambda y: y.lower())
+    		files.sort(key=lambda y: y.lower())
+                
+                # if the amount of classes to be evalauated is limited
+                if(i>=nbClasses):
+                        break
+                        
+                # loop througe files and create df        
+		for file in files:
                         pathOfFile = os.path.join(subdir, file) #path of file
                         head, classLabel = os.path.split(os.path.split(pathOfFile)[0]) # get directoryname of file as classLabel
             
                         # assign integer label for dataframe
                         classLabel = sClassLabels[sClassLabels == classLabel].index[0]
                         df = df.append({'classLabel': classLabel, 'pathOfFile': pathOfFile}, ignore_index=True) 
-            
+                i+=1
             
         # DatabaseName: if name is given use it, if not will use name of the Folder of DB
         if(nameDB==""):
@@ -39,9 +50,15 @@ def imgCrawl(path, sClassLabels, nameDB):
 	
 # ### Function to determine Class-Labels with Integer representation
 # function to determine Class-labels and return Series
-def getClassLabels(path):
+def getClassLabels(path, nbClasses):
         data = os.listdir(path) # listdir returns all subdirectories
-        index = range(0,len(data))
+        data.sort(key=lambda y: y.lower())
+	
+        if(len(data)>nbClasses):
+                data = data[0:nbClasses]
+                index = range(0,nbClasses)
+        else:
+                index = range(0,len(data))
     
         # return Class-Labels
         return pd.Series(data,index)
\ No newline at end of file
diff --git a/Code/Niko/ExecClassifMonoView.py b/Code/Niko/ExecClassifMonoView.py
index 5815c92c..9dbe5042 100644
--- a/Code/Niko/ExecClassifMonoView.py
+++ b/Code/Niko/ExecClassifMonoView.py
@@ -11,7 +11,8 @@ import os                               # to geth path of the running script
 # Import 3rd party modules
 import numpy as np                      # for reading CSV-files and Series
 import pandas as pd                     # for Series and DataFrames
-import logging                          # To create Log-Files        
+import logging                          # To create Log-Files
+from sklearn import metrics		# For stastics on classification        
 
 # Import own modules
 import ClassifMonoView	                # Functions for classification
@@ -29,10 +30,11 @@ description='This methods permits to execute a multiclass classification with on
 formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)
 
 groupStandard = parser.add_argument_group('necessary arguments')
-groupStandard.add_argument('--name', metavar='STRING', action='store', help='Name of Database (default: %(default)s)', default='Caltech')
+groupStandard.add_argument('--name', metavar='STRING', action='store', help='Name of Database (default: %(default)s)', default='DB')
 groupStandard.add_argument('--feat', metavar='STRING', action='store', help='Name of Feature for Classification (default: %(default)s)', default='RGB')
 groupStandard.add_argument('--pathF', metavar='STRING', action='store', help='Path to the features (default: %(default)s)', default='Results-FeatExtr/')
 groupStandard.add_argument('--fileCL', metavar='STRING', action='store', help='Name of classLabels CSV-file  (default: %(default)s)', default='classLabels.csv')
+groupStandard.add_argument('--fileCLD', metavar='STRING', action='store', help='Name of classLabels-Description CSV-file  (default: %(default)s)', default='classLabels-Description.csv')
 groupStandard.add_argument('--fileFeat', metavar='STRING', action='store', help='Name of feature CSV-file  (default: %(default)s)', default='feature.csv')
 groupStandard.add_argument('-log', action='store_true', help='Use option to activate Logging to Console')
 
@@ -40,7 +42,7 @@ groupClass = parser.add_argument_group('Classification arguments')
 groupClass.add_argument('--CL_split', metavar='FLOAT', action='store', help='Determine the the train size', type=float, default=0.8)
 groupClass.add_argument('--CL_RF_trees', metavar='STRING', action='store', help='GridSearch: Determine the trees', default='25 75 125 175')
 groupClass.add_argument('--CL_RF_CV', metavar='INT', action='store', help='Number of k-folds for CV', type=int, default=10)
-groupClass.add_argument('--CL_RF_Cores', metavar='INT', action='store', help='Number of cores', type=int, default=1)
+groupClass.add_argument('--CL_RF_Cores', metavar='INT', action='store', help='Number of cores, -1 for all', type=int, default=1)
 
 args = parser.parse_args()
 num_estimators = map(int, args.CL_RF_trees.split())
@@ -70,7 +72,7 @@ if(args.log):
 logging.debug("### Main Programm for Classification MonoView")
 logging.debug("### Classification - Database:" + str(args.name) + " Feature:" + str(args.feat) + " train_size:" + str(args.CL_split) + ", GridSearch of Trees:" + args.CL_RF_trees + ", CrossValidation k-folds:" + str(args.CL_RF_CV) + ", cores:" + str(args.CL_RF_Cores))
 
-# Einlesen von Features
+# Read the features
 logging.debug("Start:\t Read CSV Files")
 
 X = np.genfromtxt(args.pathF + args.fileFeat, delimiter=';')
@@ -100,7 +102,7 @@ df_class_res = df_class_res.append({'a_class_time':t_end, 'b_cl_desc': cl_desc,
                                                 'd_cl_score': cl_res.best_score_}, ignore_index=True)
 
 logging.debug("Info:\t Time for Classification: " + str(t_end) + "[s]")
-logging.debug("End:\t Classification")
+logging.debug("Done:\t Classification")
 
 # CSV Export
 logging.debug("Start:\t Exporting to CSV")
@@ -109,6 +111,33 @@ filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y_%m_%d") + "-CMV-" + args.name +
 ExportResults.exportPandasToCSV(df_class_res, dir, filename)
 logging.debug("Done:\t Exporting to CSV")
 
+# Stats Result
+y_test_pred = cl_res.predict(X_test)
+classLabelsDesc = pd.read_csv(args.pathF + args.fileCLD, sep=";", names=['label', 'name'])
+classLabelsNames = classLabelsDesc.name
+#logging.debug("" + str(classLabelsNames))
+classLabelsNamesList = classLabelsNames.values.tolist()
+#logging.debug(""+ str(classLabelsNamesList))
+
+logging.debug("Start:\t Statistic Results")
+logging.debug("Info:\t Accuracy classification score:" + ExportResults.accuracy_score(y_test, y_test_pred))
+logging.debug("Info:\t Classification report:")
+filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y_%m_%d") + "-CMV-" + args.name + "-" + args.feat + "-Report"
+logging.debug("\n" + str(metrics.classification_report(y_test, y_test_pred, labels = range(0,len(classLabelsDesc.name)), target_names=classLabelsNamesList)))
+scores_df = ExportResults.classification_report_df(dir, filename, y_test, y_test_pred, range(0,len(classLabelsDesc.name)), classLabelsNamesList)
+logging.debug("Info:\t Statistics:")
+filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y_%m_%d") + "-CMV-" + args.name + "-" + args.feat + "-Stats"
+stats_df = ExportResults.classification_stats(dir,filename,scores_df)
+logging.debug("\n" + stats_df.to_string())
+logging.debug("Info:\t Calculate Confusionmatrix")
+filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y_%m_%d") + "-CMV-" + args.name + "-" + args.feat + "-ConfMatrix"
+df_conf_norm = ExportResults.confusion_matrix_df(dir, filename, y_test, y_test_pred, classLabelsNamesList)
+filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y_%m_%d") + "-CMV-" + args.name + "-" + args.feat + "-ConfMatrixImg"
+ExportResults.plot_confusion_matrix(dir, filename, df_conf_norm)
+#logging.debug("\n" + str(metrics.confusion_matrix(y_test, y_test_pred, labels=classLabelsNamesList)))
+logging.debug("Done:\t Statistic Results")
+
+
 # Plot Result
 logging.debug("Start:\t Plot Result")
 np_score = ExportResults.calcScorePerClass(y_test, cl_res.predict(X_test).astype(int))
@@ -117,4 +146,3 @@ ExportResults.showResults(dir, filename, args.name, args.feat, np_score)
 logging.debug("Done:\t Plot Result")
 
 
-
diff --git a/Code/Niko/ExecFeatExtraction.py b/Code/Niko/ExecFeatExtraction.py
index 5392de5f..ab437ab6 100644
--- a/Code/Niko/ExecFeatExtraction.py
+++ b/Code/Niko/ExecFeatExtraction.py
@@ -29,7 +29,7 @@ formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)
 
 groupStandard = parser.add_argument_group('necessary arguments')
 groupStandard.add_argument('--name', metavar='STRING', action='store', help='Select a name of DB, e.g. Caltech (default: %(default)s)', default='DB')
-groupStandard.add_argument('--path', metavar='STRING', action='store', help='Path to the database (default: %(default)s)', default='D:\\CaltechMini')
+groupStandard.add_argument('--path', metavar='STRING', action='store', help='Path to the database (default: %(default)s)', default='../DB/Caltech')
 groupStandard.add_argument('-log', action='store_true', help='Use option to activate Logging to Console')
 
 groupRGB = parser.add_argument_group('RGB arguments')
@@ -155,7 +155,7 @@ if(args.HSV):
         h_bins = args.HSV_H_Bins
         s_bins = args.HSV_S_Bins
         v_bins = args.HSV_V_Bins
-        histSize = [h_bins, s_bins, v_bins]
+        histSize = [h_bins,s_bins,v_bins]
         
         # Infos
         logging.debug("HSV:\t HSVBins=[" + str(h_bins) + "," + str(s_bins) + "," + str(v_bins) + "], Norm=" + boolNormToStr(args.HSV_NMinMax))
diff --git a/Code/Niko/ExecFeatParaOpt.py b/Code/Niko/ExecFeatParaOpt.py
index 04577ac4..e396bf77 100644
--- a/Code/Niko/ExecFeatParaOpt.py
+++ b/Code/Niko/ExecFeatParaOpt.py
@@ -29,10 +29,12 @@ formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)
 
 groupStandard = parser.add_argument_group('necessary arguments')
 groupStandard.add_argument('--name', metavar='STRING', action='store', help='Select a name of DB, e.g. Caltech (default: %(default)s)', default='DB')
-groupStandard.add_argument('--path', metavar='STRING', action='store', help='Path to the database (default: %(default)s)', default='D:\\CaltechMini')
+groupStandard.add_argument('--path', metavar='STRING', action='store', help='Path to the database (default: %(default)s)', default='../DB/Caltech')
+groupStandard.add_argument('--nbClasses', metavar='INT', action='store', help='To limit the number of classes evaluated (default: %(default)s)', default=1000)
 groupStandard.add_argument('-log', action='store_true', help='Use option to activate Logging to Console')
 groupStandard.add_argument('-show', action='store_true', help='Use option to show results instead of saving it')
 
+
 groupOpt = parser.add_argument_group('Optimisation arguments')
 groupOpt.add_argument('--feat', choices=['RGB', 'HSV', 'SURF', 'SIFT', 'HOG'], help='Set feature from list (RGB, HSV, ..)', default='RGB')
 groupOpt.add_argument('--param', choices=['RGB_Bins', 'RGB_CI', 'HSV_H_Bins', 'HSV_S_Bins', 'HSV_V_Bins', 'SIFT_Cluster', 'SURF_Cluster', 'HOG_Cluster'], help='Parameter to optimise (remember depends on feature)', default='RGB_Bins')
@@ -70,7 +72,7 @@ groupClass = parser.add_argument_group('Classification arguments')
 groupClass.add_argument('--CL_split', metavar='FLOAT', action='store', help='Determine the train size', type=float, default=0.8)
 groupClass.add_argument('--CL_RF_trees', metavar='STRING', action='store', help='GridSearch: Determine the trees', default='25 75 125 175')
 groupClass.add_argument('--CL_RF_CV', metavar='INT', action='store', help='Number of k-folds for CV', type=int, default=10)
-groupClass.add_argument('--CL_RF_Cores', metavar='INT', action='store', help='Number of cores', type=int, default=1)
+groupClass.add_argument('--CL_RF_Cores', metavar='INT', action='store', help='Number of cores, -1 for all', type=int, default=1)
 
 
 
@@ -118,10 +120,10 @@ logging.debug('### Optimisation - Feature:' + str(args.feat) + " Parameter:" + s
 logging.debug("Start:\t Exportation of images from DB")
 
 # get dictionary to link classLabels Text to Integers
-sClassLabels = DBCrawl.getClassLabels(path)
+sClassLabels = DBCrawl.getClassLabels(path, args.nbClasses)
 
 # Get all path from all images inclusive classLabel as Integer
-dfImages,nameDB = DBCrawl.imgCrawl(path, sClassLabels, nameDB)
+dfImages,nameDB = DBCrawl.imgCrawl(path, sClassLabels, nameDB, nbClasses)
 
 logging.debug("Done:\t Exportation of Images from DB ")
 
diff --git a/Code/Niko/ExportResults.py b/Code/Niko/ExportResults.py
index 72d9dda0..1fd48c77 100644
--- a/Code/Niko/ExportResults.py
+++ b/Code/Niko/ExportResults.py
@@ -11,11 +11,9 @@ import pandas as pd                                                     # for Se
 import numpy as np                                                      # for Numpy Arrays
 import matplotlib.pyplot as plt                                         # for Plots
 from scipy.interpolate import interp1d                                  # to Interpolate Data
-import matplotlib
-# Force matplotlib to not use any Xwindows backend.
-matplotlib.use('Agg')
 from matplotlib.offsetbox import AnchoredOffsetbox, TextArea, HPacker   # to generate the Annotations in plot
 from pylab import rcParams                                              # to change size of plot
+from sklearn import metrics						# For stastics on classification
 
 # Import own modules
 
@@ -177,4 +175,110 @@ def showResults(dir, filename, db, feat, score):
         
         
         #instead of saving - decomment plt.show()
-        #plt.show()
\ No newline at end of file
+        #plt.show()
+
+# Function to calculate the accuracy score for test data
+def accuracy_score(y_test, y_test_pred):
+	return str(metrics.accuracy_score(y_test, y_test_pred))
+
+# Function to calculate a report of classifiaction and store it
+def classification_report_df(dir, filename, y_test, y_test_pred, labels, target_names):
+	
+	# Calculate the metrics
+	precision, recall, f1score, support = metrics.precision_recall_fscore_support(y_test, y_test_pred, beta=1.0, labels=labels, pos_label=None, average=None)
+	
+	# turn result into DataFrame
+	scores_df = pd.DataFrame(data = [precision, recall, f1score, support])
+	scores_df.index =  ["Precision", "Recall", "F1", "Support"]
+	scores_df.columns = target_names
+	scores_df = scores_df.transpose()
+
+	# Store result as CSV
+	exportPandasToCSV(scores_df, dir, filename)
+        
+        # return the results
+        return scores_df
+
+
+# Function to calculate a report of classifiaction and store it
+def confusion_matrix_df(dir, filename, y_test, y_test_pred, target_names):
+	
+	# Transform into pd Series
+	y_actu = pd.Series(y_test, name='Actual')
+	y_pred = pd.Series(y_test_pred, name='Predicted')
+
+	# Calculate confusion matrix
+	df_confusion = pd.crosstab(y_actu, y_pred, rownames=['Actual'], colnames=['Predicted'], margins=True)
+	
+	# Normalization of confusion matrix
+	df_conf_norm = df_confusion / df_confusion.sum(axis=1)
+	df_conf_norm.index = target_names + ['All']
+	df_conf_norm.columns = target_names + ['All']
+
+	# Add Row: Actual / Column: Predicted into first cell [0,0]
+
+
+	# Store result as CSV
+	exportPandasToCSV(df_conf_norm, dir, filename)
+        
+        return df_conf_norm
+
+def plot_confusion_matrix(dir, filename, df_confusion, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.gray_r):
+	plt.matshow(df_confusion, cmap=cmap) # imshow
+	#plt.title(title)
+    	plt.colorbar()
+    	tick_marks = np.arange(len(df_confusion.columns))
+    	plt.xticks(tick_marks, df_confusion.columns, rotation=45)
+    	plt.yticks(tick_marks, df_confusion.index)
+    	#plt.tight_layout()
+    	plt.ylabel(df_confusion.index.name)
+    	plt.xlabel(df_confusion.columns.name)
+        
+        if os.path.isfile(file + ".png"):
+                for i in range(1,20):
+                        testFileName = filename  + "-" + str(i) + ".png"
+                        if os.path.isfile(dir + testFileName )!=True:
+                                plt.savefig(dir + testFileName)
+                                break
+
+        else:
+                plt.savefig(file)
+        
+
+def classification_stats(dir,filename,scores_df):   
+        # Top 10 classes by F1-Score
+        top10 =  scores_df.sort(columns="F1", ascending=False).head(10).ix[:,0]
+
+        # Worst 10 classes by F1-Score
+        worst10 = scores_df.sort(columns="F1", ascending=True).head(10).ix[:,0]
+
+        # Ratio of classes with F1-Score==0 of all classes
+        ratio_zero = float(float(len(scores_df[scores_df.F1 == 0]))/float(len(scores_df)))
+
+        # Mean of F1-Score of top 10 classes by F1-Score
+        mean_10 = np.mean(scores_df.sort(columns="F1", ascending=False).head(10).F1)
+
+        # Mean of F1-Score of top 20 classes by F1-Score
+        mean_20 = np.mean(scores_df.sort(columns="F1", ascending=False).head(20).F1)
+
+        # Mean of F1-Score of top 30 classes by F1-Score
+        mean_30 = np.mean(scores_df.sort(columns="F1", ascending=False).head(30).F1)
+
+        # Create DataFrame with stats
+        d = {'Statistic' : ['Top 10 classes by F1-Score', 'Worst 10 classes by F1-Score', 'Ratio of classes with F1-Score==0 of all classes', 'Mean of F1-Score of top 10 classes by F1-Score', 'Mean of F1-Score of top 20 classes by F1-Score', 'Mean of F1-Score of top 30 classes by F1-Score'], 'Values' : [top10, worst10, ratio_zero, mean_10, mean_20, mean_30]}
+        df_stats = pd.DataFrame(d)
+        
+        # Store result as CSV
+	exportPandasToCSV(df_stats, dir, filename)
+        
+        # return pandas
+        return df_stats
+
+
+
+
+
+
+
+
+
diff --git a/Code/Niko/FeatExtraction.py b/Code/Niko/FeatExtraction.py
index ccc135b7..c8a6a616 100644
--- a/Code/Niko/FeatExtraction.py
+++ b/Code/Niko/FeatExtraction.py
@@ -120,6 +120,7 @@ def calcHSVColorHisto(nameDB, dfImages, histSize_, boolNormMinMax):
                 norm = "Distr"
         
         param = "Bins_" +  str(histSize) + "-" + "Norm_" + norm
+        param = param.replace(" ", "")
         description = nameDB + "-HSV-" + param
 	
 
diff --git a/Code/Niko/FeatParaOpt.py b/Code/Niko/FeatParaOpt.py
index 138a4d04..70bd0e58 100644
--- a/Code/Niko/FeatParaOpt.py
+++ b/Code/Niko/FeatParaOpt.py
@@ -99,7 +99,7 @@ def perfFeatMonoV(nameDB, dfImages, para_opt, para_RGB, para_HSV, para_SIFT, par
                         elif(parameter=="HSV_V_Bins"):
                                 v_bins = valuePara
                         
-                        histSize = [h_bins, s_bins, v_bins]
+                        histSize = [h_bins,s_bins,v_bins]
                         
                         # Extract Feature from DB
                         feat_desc,f_extr_res = FeatExtraction.calcHSVColorHisto(nameDB, dfImages, histSize, boolNormMinMax)
diff --git a/Code/Niko/Results-ClassMonoView/2016_03_22-CMV-CTMini-RGB-LOG.log b/Code/Niko/Results-ClassMonoView/2016_03_22-CMV-CTMini-RGB-LOG.log
deleted file mode 100644
index 8ddbb1cb..00000000
--- a/Code/Niko/Results-ClassMonoView/2016_03_22-CMV-CTMini-RGB-LOG.log
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-2016-03-22 16:40:43,005 DEBUG:### Main Programm for Classification MonoView
-2016-03-22 16:40:43,005 DEBUG:### Info: Database:CTMini Feature:RGB train_size:0.8, GridSearch of Trees:50 100 150 200, CrossValidation k-folds:8, cores:1
-2016-03-22 16:40:43,006 DEBUG:### Start:	 Read CSV Files
-2016-03-22 16:40:43,016 DEBUG:### Info:	 Shape of Feature:(97L, 48L), Length of classLabels vector:(97L,)
-2016-03-22 16:40:43,016 DEBUG:### Done:	 Read CSV Files
-2016-03-22 16:40:43,016 DEBUG:### Start:	 Determine Train/Test split
-2016-03-22 16:40:43,016 DEBUG:### Info:	 Shape X_train:(77L, 48L), Length of y_train:77
-2016-03-22 16:40:43,017 DEBUG:### Info:	 Shape X_test:(20L, 48L), Length of y_test:20
-2016-03-22 16:40:43,017 DEBUG:### Done:	 Determine Train/Test split
-2016-03-22 16:40:43,017 DEBUG:### Start:	 Classification
-2016-03-22 16:40:45,684 DEBUG:### Info:	 Time for Classification: 2.67600011826[s]
-2016-03-22 16:40:45,684 DEBUG:### End:	 Classification
-2016-03-22 16:40:45,684 DEBUG:### Start:	 Exporting to CSV
-2016-03-22 16:40:45,690 DEBUG:### Done:	 Exporting to CSV
-2016-03-22 16:40:45,690 DEBUG:### Start:	 Plot Result
-2016-03-22 16:40:45,839 DEBUG:### Done:	 Plot Result
diff --git a/Code/Niko/Results-ClassMonoView/2016_03_22-CMV-CTMini-RGB.png b/Code/Niko/Results-ClassMonoView/2016_03_22-CMV-CTMini-RGB.png
deleted file mode 100644
index 7436b1b170954eb25349e7a9b6f10cded50857e8..0000000000000000000000000000000000000000
GIT binary patch
literal 0
HcmV?d00001

literal 22705
zcmeAS@N?(olHy`uVBq!ia0y~yU{+vYV2a>iV_;yIRn}C%z`(##?Bp53!NI{%!;#X#
zz`(#+;1OBOz`&mf!i+2ImuE6CC@^@sIEGZrd2_e2hWGow;~&4L^y_kHZDd=ybg4#O
zu3%vHTGx7!ja#M!NZk!t8Q|(Idi7S+qO0Dag5K+wmMs;{HqYkd%<9e%m}Icu{?44&
z7V0W5TwZ;xvH4VCasTJJGwJ6p&HFy{efcp1-^(Hl3=9kr2UJ&cgBTw^C^UfR4Lpo2
z3=9knsT>L*u8uPUBLf3Nf+Q0Mh<jSV0YpW#F)%SOFdQ&q5dd+gDUzo3!NN;xqs@2j
z*zw}V#^lJ@Q?g5!EXlaBA(4xRXUg*B%VT0<wxpb#v_|iBqnM<mrntEH*?G3stGx>a
zWMp*2#gG4gyX?Ew@gql096joKcX#>urmVTu6XwS=++=5Daaguv$Br9+ckbMI^7{4g
zudlD4H;eb;IlQ6zk3!wW$xHa{{{+0>_j_HJnC>d`dlk-tf`VG%>+a-U_vDT+|Nr#N
z%wSQikPF%C_b%I<e*RwB-yc6JdL@nB4jw$H6|!Q2jjioeb$>bAe?K0-y12M~nr`&7
z4d;G+eJ%TK=C=FC<?Cbe_kNvrZoYl}_49{cU0r>3Ww1Ic3yVhjxjCmMDz`H+GmA<|
ztrFD^vxt3u?fMVL1c|oGyWV}VimuejT>tdL!^3m+{H@#AKmKH$P`e|wl#yYR{9yx=
zoErw7=5>2*D?Tg`(~VlfD{ZD>Wfe79-T&MpuKe>RzPpcS#xIlGq91yCnr`sBJ3F^l
zea+grGxeSQ^|jI4!=9d+s_MDiZ|<c}PfwfH{i&$^{dW7UeYLx5YHMY$MQ%#z+*S5=
z6}PyahJu2_+1cjP=g*%%Y4YUK7Z((D<Mu>MoH#M-`ntK#&d-0pq3+}))vIfx%{|TM
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z?tj_W)&$<(mizSK!-ePV|KE9ebHVEH^;zfUSVrxw+IqQmnoi`UhqV(YO<EMSH7oOY
zpKR2IgvMQEZ)Yw1wLX6Tx^Hi9XJ1_v%EiffagJrN%)T$nmMqEm_2uQQ{q^;2+h$(v
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zZEfhvAl0ugFS~#I_;FjEprBw;Vd2GNz0$JVCSFVo1*PuLRZ~<lzrDFx=G>7d7i3ob
zE$8a0P;XXlu_@cPZwDE!<~z&6R(QfZZgIUAYq#GEy16O!>D#w!|NQ*C+H<m6)aJC_
z*!^1)LktZKw>>T>EZn&~;Q7m!EB)qLc}^;Ob0cy4n_FA6UtM0_zb<z7GSA6sOMlO)
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z``gtWg^%Cu*jxJg+RE_tajOCrHr3SBOi^~{3tbZtsO;8r;p*ye*<b2vYOn5=-@p2}
z-(F8%UjFIH$?mDArUbV0$;#Zj?>$W?u$hhb$@Ayx`uh5!nn5lH4<4Lll-d=$Kl*vY
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zI~SduZLY1P<n;Rb`s?5C*XMJyFUwrzIa%%2uF}<6S63}n^PP3#>{;K98#hMnuiM+y
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z4qN->+wJ_-`S<rl?JQa<Wtz3bs`S+gr&g}|`v>nhF87=J<>PVr)lRKkRqu8_4_O~)
zYy0&|u;f0gi~s)qo;qa;NVSEm8>kU9QQ1A~`@6f}*FIaZLc`V7_2yR7{ChFo;`(J$
zOY+i>bO;*p9M)S=`u^VChd-K|o41y|jk^8#^Yins+vV#5{{Q<cDk8GvXt((4%*)Fr
z<?WHbwmv?8d!2)WL!0`_^lMAKr<)W$asjo&*!g5G9PJi=+xPt0Pl0~hZ!@&Q*R9!E
z{QT96i;J_auA2Jl%1RJ@^6uTcdAsLYmtR}Ge%~rCQLPou?R;EZTtRPdZGG$X<FAOU
ztnOtKQ4x_T4;}2%&&jyDxn-T7XY1wRabaur^_<grvVG;|m!2J2a#nul%+;$`H#IeV
zc{)8l>-xG_KE@+AH|*KsP^3RSkL^Q(as$H&lfwo%@kx^=P1=%rT5Ru!L)@>ft)0y!
zu9st8_UF#d;z=d9PcM;bTj)Jq&vO!}L6UoWo2HVIlXlpe3x`^{RqyU-0yoH~$JhPL
zw_5e3_RB?gt<Y6d($3CWYM6X1<ID`hqT=G<&1q-9JZzU=Rr2!E_SpZ2TDd1ZDPYs^
zy~XmnrKRO}SaC|q5+`Tp)LF~^{dmmJD{B=JU;lS&)%SO~v*Qb2|I42{WzMr-Ute#l
zzrHf~xR};^mH2%%S@-tr+_QJ@)eVWxt?li%nNEO8%yZLN*x6TSUtf1>zWx3?ckfP}
zHEY$59TvA;ncjtYd38BCIf=;1uI&=lUX^^jPb*@>f;)Hb=B9tno7eH~(W6CMv#)0z
z=@109B=6OH_Vo;UcW39-t=ZwAyjiwQ&&DQ(l}qHp^7(b3$}RIy3#So}^Ve5bFW=ah
z{PoFX|9io2w|iChFDc*lD(vCIhqEjS7ybGB_v)6+U{TGWBVsXWXJ?hh=bflr{=Gb^
zI%@xHOYSF`>67#LycqsPf-*qo_U+rHOfnWM^`5>e>*}gkx3;eS_V#xA?@5mzKUO|$
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+ [0 0 0 ..., 0 0 0]]
+2016-03-24 14:11:45,419 DEBUG: Done:	 Statistic Results
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+ [0 0 0 ..., 0 0 0]]
+2016-03-24 14:18:01,323 DEBUG: Done:	 Statistic Results
+2016-03-24 14:18:01,323 DEBUG: Start:	 Plot Result
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new file mode 100644
index 00000000..d9b80571
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-2016-03-22 15:16:58,243 DEBUG:SURF:	 Calculation of Dictonary with 50 Clusters
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-2016-03-22 15:19:21,924 DEBUG:Done:	 Save Features to CSV Databases
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+2016-03-22 18:13:09,911 DEBUG:### Start:	 Exportation of images from DB
+2016-03-22 18:13:34,763 DEBUG:### Done:	 Exportation of Images from DB 
+2016-03-22 18:13:34,763 DEBUG:### Start:	 Feautre Optimisation
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+2016-03-22 18:29:03,168 DEBUG:### Start:	 Classification Nr:1 from:5
+2016-03-22 18:30:26,380 DEBUG:### Done:	 Classification Nr:1 from:5
+2016-03-22 18:30:26,383 DEBUG:### Start:	 FeatureExtraction Nr:2 from:5 with HOG_Cluster=8 ###
+2016-03-22 18:45:23,670 DEBUG:### Done:	 FeatureExtraction Nr:2 from:5 ###
+2016-03-22 18:45:23,673 DEBUG:### Start:	 Classification Nr:2 from:5
+2016-03-22 18:48:01,253 DEBUG:### Done:	 Classification Nr:2 from:5
+2016-03-22 18:48:01,258 DEBUG:### Start:	 FeatureExtraction Nr:3 from:5 with HOG_Cluster=14 ###
+2016-03-22 19:03:28,173 DEBUG:### Done:	 FeatureExtraction Nr:3 from:5 ###
+2016-03-22 19:03:28,177 DEBUG:### Start:	 Classification Nr:3 from:5
+2016-03-22 19:06:28,239 DEBUG:### Done:	 Classification Nr:3 from:5
+2016-03-22 19:06:28,243 DEBUG:### Start:	 FeatureExtraction Nr:4 from:5 with HOG_Cluster=19 ###
+2016-03-22 19:23:35,256 DEBUG:### Done:	 FeatureExtraction Nr:4 from:5 ###
+2016-03-22 19:23:35,261 DEBUG:### Start:	 Classification Nr:4 from:5
+2016-03-22 19:27:24,724 DEBUG:### Done:	 Classification Nr:4 from:5
+2016-03-22 19:27:24,728 DEBUG:### Start:	 FeatureExtraction Nr:5 from:5 with HOG_Cluster=25 ###
+2016-03-22 19:42:33,443 DEBUG:### Done:	 FeatureExtraction Nr:5 from:5 ###
+2016-03-22 19:42:33,449 DEBUG:### Start:	 Classification Nr:5 from:5
+2016-03-22 19:47:13,940 DEBUG:### Done:	 Classification Nr:5 from:5
+2016-03-22 19:47:13,944 DEBUG:### Done:	 Feautre Optimisation 
+2016-03-22 19:47:13,944 DEBUG:### Start:	 Exporting to CSV 
+2016-03-22 19:47:13,997 DEBUG:### Done:	 Exporting to CSV 
+2016-03-22 19:47:13,998 DEBUG:### Start:	 Plot Result
diff --git a/Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HOG-2-25-5/2016_03_22-FPO-Caltech-HOG-HOG_Cluster.csv b/Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HOG-2-25-5/2016_03_22-FPO-Caltech-HOG-HOG_Cluster.csv
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@@ -0,0 +1,18 @@
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+2016-03-23 16:07:28,908 DEBUG:Start:	 Exportation of images from DB
+2016-03-23 16:08:02,780 DEBUG:Done:	 Exportation of Images from DB 
+2016-03-23 16:08:02,780 DEBUG:Start:	 Feautre Optimisation
+2016-03-23 16:08:02,780 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:1 from:8 with HOG_Cluster=2 ###
+2016-03-23 16:48:15,005 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:1 from:8 ###
+2016-03-23 16:48:15,014 DEBUG:Start:	 Classification Nr:1 from:8
+2016-03-23 16:50:09,571 DEBUG:Done:	 Classification Nr:1 from:8
+2016-03-23 16:50:09,576 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:2 from:8 with HOG_Cluster=7 ###
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+2016-03-23 17:31:34,392 DEBUG:Start:	 Classification Nr:2 from:8
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+2016-03-23 17:34:17,161 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:3 from:8 with HOG_Cluster=13 ###
+2016-03-23 18:16:27,334 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:3 from:8 ###
+2016-03-23 18:16:27,340 DEBUG:Start:	 Classification Nr:3 from:8
+2016-03-23 18:20:25,823 DEBUG:Done:	 Classification Nr:3 from:8
+2016-03-23 18:20:25,827 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:4 from:8 with HOG_Cluster=18 ###
diff --git a/Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HOG-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-HOG-HOG_Cluster-TotalTime.png b/Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HOG-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-HOG-HOG_Cluster-TotalTime.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..62600d3f771beecea04128f723c67562b4d6010f
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HcmV?d00001

diff --git a/Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-H-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_H_Bins-LOG-1.log b/Code/Niko/Results-FeatParaOpt/HSV-H-2-40-8/2016_03_23-FPO-Caltech-HSV-HSV_H_Bins-LOG-1.log
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+2016-03-23 18:10:57,734 DEBUG:Done:	 Exportation of Images from DB 
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+
+2016-03-23 18:11:23,134 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:1 from:5 ###
+2016-03-23 18:11:23,139 DEBUG:Start:	 Classification Nr:1 from:5
+2016-03-23 18:17:20,868 DEBUG:Done:	 Classification Nr:1 from:5
+2016-03-23 18:17:20,872 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:2 from:5 with HSV_S_Bins=5 ###
+2016-03-23 18:17:24,608 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
+2016-03-23 18:17:24,608 WARNING:image: ../../Caltech/BACKGROUND_Google/image_0031.jpg
+
+2016-03-23 18:17:32,739 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
+2016-03-23 18:17:32,739 WARNING:image: ../../Caltech/menorah/image_0022.jpg
+
+2016-03-23 18:17:47,147 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:2 from:5 ###
+2016-03-23 18:17:47,155 DEBUG:Start:	 Classification Nr:2 from:5
+2016-03-23 18:23:20,531 DEBUG:Done:	 Classification Nr:2 from:5
+2016-03-23 18:23:20,537 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:3 from:5 with HSV_S_Bins=8 ###
+2016-03-23 18:23:25,701 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
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+
+2016-03-23 18:23:34,169 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
+2016-03-23 18:23:34,169 WARNING:image: ../../Caltech/menorah/image_0022.jpg
+
+2016-03-23 18:23:46,529 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:3 from:5 ###
+2016-03-23 18:23:46,537 DEBUG:Start:	 Classification Nr:3 from:5
+2016-03-23 18:29:41,055 DEBUG:Done:	 Classification Nr:3 from:5
+2016-03-23 18:29:41,059 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:4 from:5 with HSV_S_Bins=11 ###
+2016-03-23 18:29:44,654 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
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+2016-03-23 18:29:52,539 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
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+
+2016-03-23 18:30:03,838 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:4 from:5 ###
+2016-03-23 18:30:03,842 DEBUG:Start:	 Classification Nr:4 from:5
+2016-03-23 18:36:10,152 DEBUG:Done:	 Classification Nr:4 from:5
+2016-03-23 18:36:10,158 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:5 from:5 with HSV_S_Bins=14 ###
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+2016-03-23 18:36:15,443 WARNING:image: ../../Caltech/BACKGROUND_Google/image_0031.jpg
+
+2016-03-23 18:36:26,853 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
+2016-03-23 18:36:26,853 WARNING:image: ../../Caltech/menorah/image_0022.jpg
+
+2016-03-23 18:36:42,094 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:5 from:5 ###
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+2016-03-23 18:43:10,039 DEBUG:Start:	 Exporting to CSV 
+2016-03-23 18:43:10,044 DEBUG:Done:	 Exporting to CSV 
+2016-03-23 18:43:10,044 DEBUG:Start:	 Plot Result
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+2016-03-23 17:16:00,109 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
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+2016-03-23 17:23:31,379 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
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+2016-03-23 17:31:51,444 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
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F0su^E??nIr

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+2016-03-23 17:09:56,103 DEBUG:Start:	 Exportation of images from DB
+2016-03-23 17:10:32,801 DEBUG:Done:	 Exportation of Images from DB 
+2016-03-23 17:10:32,801 DEBUG:Start:	 Feautre Optimisation
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+
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+2016-03-23 17:11:00,911 WARNING:image: ../../Caltech/menorah/image_0022.jpg
+
+2016-03-23 17:11:18,352 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:1 from:5 ###
+2016-03-23 17:11:18,360 DEBUG:Start:	 Classification Nr:1 from:5
+2016-03-23 17:17:02,619 DEBUG:Done:	 Classification Nr:1 from:5
+2016-03-23 17:17:02,626 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:2 from:5 with HSV_V_Bins=8 ###
+2016-03-23 17:17:12,409 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
+2016-03-23 17:17:12,410 WARNING:image: ../../Caltech/BACKGROUND_Google/image_0031.jpg
+
+2016-03-23 17:17:31,492 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
+2016-03-23 17:17:31,493 WARNING:image: ../../Caltech/menorah/image_0022.jpg
+
+2016-03-23 17:17:49,110 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:2 from:5 ###
+2016-03-23 17:17:49,118 DEBUG:Start:	 Classification Nr:2 from:5
+2016-03-23 17:24:39,402 DEBUG:Done:	 Classification Nr:2 from:5
+2016-03-23 17:24:39,407 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:3 from:5 with HSV_V_Bins=14 ###
+2016-03-23 17:24:43,129 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
+2016-03-23 17:24:43,129 WARNING:image: ../../Caltech/BACKGROUND_Google/image_0031.jpg
+
+2016-03-23 17:24:50,992 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
+2016-03-23 17:24:50,992 WARNING:image: ../../Caltech/menorah/image_0022.jpg
+
+2016-03-23 17:25:02,140 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:3 from:5 ###
+2016-03-23 17:25:02,145 DEBUG:Start:	 Classification Nr:3 from:5
+2016-03-23 17:31:53,642 DEBUG:Done:	 Classification Nr:3 from:5
+2016-03-23 17:31:53,647 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:4 from:5 with HSV_V_Bins=19 ###
+2016-03-23 17:31:57,196 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
+2016-03-23 17:31:57,196 WARNING:image: ../../Caltech/BACKGROUND_Google/image_0031.jpg
+
+2016-03-23 17:32:04,887 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
+2016-03-23 17:32:04,887 WARNING:image: ../../Caltech/menorah/image_0022.jpg
+
+2016-03-23 17:32:15,896 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:4 from:5 ###
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+2016-03-23 17:40:02,528 DEBUG:Done:	 Classification Nr:4 from:5
+2016-03-23 17:40:02,532 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:5 from:5 with HSV_V_Bins=25 ###
+2016-03-23 17:40:06,246 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
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+
+2016-03-23 17:40:14,514 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
+2016-03-23 17:40:14,514 WARNING:image: ../../Caltech/menorah/image_0022.jpg
+
+2016-03-23 17:40:26,339 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:5 from:5 ###
+2016-03-23 17:40:26,344 DEBUG:Start:	 Classification Nr:5 from:5
+2016-03-23 17:48:04,142 DEBUG:Done:	 Classification Nr:5 from:5
+2016-03-23 17:48:04,149 DEBUG:Done:	 Feautre Optimisation 
+2016-03-23 17:48:04,149 DEBUG:Start:	 Exporting to CSV 
+2016-03-23 17:48:04,167 DEBUG:Done:	 Exporting to CSV 
+2016-03-23 17:48:04,167 DEBUG:Start:	 Plot Result
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+
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+2016-03-23 17:24:39,407 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:3 from:5 with HSV_V_Bins=14 ###
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+
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+2016-03-23 17:25:02,145 DEBUG:Start:	 Classification Nr:3 from:5
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+
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+2016-03-23 17:40:02,528 DEBUG:Done:	 Classification Nr:4 from:5
+2016-03-23 17:40:02,532 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:5 from:5 with HSV_V_Bins=25 ###
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+2016-03-23 17:40:06,246 WARNING:image: ../../Caltech/BACKGROUND_Google/image_0031.jpg
+
+2016-03-23 17:40:14,514 WARNING:WARNING NORMALIZATION: sumHIST is zero
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+2016-03-23 17:48:04,142 DEBUG:Done:	 Classification Nr:5 from:5
+2016-03-23 17:48:04,149 DEBUG:Done:	 Feautre Optimisation 
+2016-03-23 17:48:04,149 DEBUG:Start:	 Exporting to CSV 
+2016-03-23 17:48:04,167 DEBUG:Done:	 Exporting to CSV 
+2016-03-23 17:48:04,167 DEBUG:Start:	 Plot Result
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+2016-03-23 16:10:27,964 DEBUG:Start:	 Feautre Optimisation
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@@ -0,0 +1,117 @@
+### Start of Main Programm for Feature Parameter Optimisation ###
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+### Done:        Exportation of Images from DB ###
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+### Done:        Classification Nr:7 from:12 ###
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+### Done:        Classification Nr:8 from:12 ###
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+### Done:        FeatureExtraction Nr:9 from:12 ###
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+### Done:        Classification Nr:9 from:12 ###
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+### Done:        FeatureExtraction Nr:10 from:12 ###
+### Start:       Classification Nr:10 from:12 ###
+### Done:        Classification Nr:10 from:12 ###
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+### Done:        FeatureExtraction Nr:11 from:12 ###
+### Start:       Classification Nr:11 from:12 ###
+### Done:        Classification Nr:11 from:12 ###
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+### Done:        Classification Nr:12 from:12 ###
+### Done: Feautre Optimisation ###
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+### Done:        Exporting to CSV ###
+
+D:\Programme\Anaconda>python.exe D:\BitBucket\multiview-machine-learning-omis\Code\FeatExtraction\ExecFeatParaOpt.py
+### Start of Main Programm for Feature Parameter Optimisation ###
+### Start:       Exportation of images from DB ###
+### Done:        Exportation of Images from DB ###
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+### Start: Feautre Optimisation ###
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+### Done:        FeatureExtraction Nr:1 from:12 ###
+### Start:       Classification Nr:1 from:12 ###
+D:\Programme\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\cross_validation.py:417: Warning: The least populated class in y has only 4 member
+s, which is too few. The minimum number of labels for any class cannot be less than n_folds=5.
+  % (min_labels, self.n_folds)), Warning)
+### Done:        Classification Nr:1 from:12 ###
+### Start:       FeatureExtraction Nr:2 from:12 with:Bins=8.0 ###
+### Done:        FeatureExtraction Nr:2 from:12 ###
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+### Done:        Classification Nr:2 from:12 ###
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+### Done:        FeatureExtraction Nr:3 from:12 ###
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+### Done:        Classification Nr:3 from:12 ###
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+### Done:        FeatureExtraction Nr:6 from:12 ###
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+2016-03-23 19:01:01,854 DEBUG:Start:	 Plot Result
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+2016-03-23 15:44:11,104 DEBUG:Start:	 Plot Result
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@@ -0,0 +1,86 @@
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+2016-03-23 15:47:00,241 DEBUG:Start:	 Exportation of images from DB
+2016-03-23 15:47:34,439 DEBUG:Done:	 Exportation of Images from DB 
+2016-03-23 15:47:34,439 DEBUG:Start:	 Feautre Optimisation
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+2016-03-23 15:56:51,948 DEBUG:SIFT:	 Assign words from Dictonary to each Image
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+2016-03-23 15:57:08,425 DEBUG:SIFT:	 75% of images processed (Assignments)
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+2016-03-23 15:59:04,623 DEBUG:Done:	 Classification Nr:1 from:8
+2016-03-23 15:59:04,629 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:2 from:8 with SIFT_Cluster=7 ###
+2016-03-23 15:59:04,630 DEBUG:SIFT:	 Calculation of Dictonary with 7 Clusters
+2016-03-23 16:00:01,644 DEBUG:SIFT:	 Assign words from Dictonary to each Image
+2016-03-23 16:00:08,873 DEBUG:SIFT:	 25% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:00:14,935 DEBUG:SIFT:	 50% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:00:20,298 DEBUG:SIFT:	 75% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:00:24,615 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:2 from:8 ###
+2016-03-23 16:00:24,623 DEBUG:Start:	 Classification Nr:2 from:8
+2016-03-23 16:03:07,262 DEBUG:Done:	 Classification Nr:2 from:8
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+2016-03-23 16:03:07,267 DEBUG:SIFT:	 Calculation of Dictonary with 13 Clusters
+2016-03-23 16:05:25,672 DEBUG:SIFT:	 Assign words from Dictonary to each Image
+2016-03-23 16:05:32,479 DEBUG:SIFT:	 25% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:05:38,334 DEBUG:SIFT:	 50% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:05:43,598 DEBUG:SIFT:	 75% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:05:48,187 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:3 from:8 ###
+2016-03-23 16:05:48,195 DEBUG:Start:	 Classification Nr:3 from:8
+2016-03-23 16:09:16,413 DEBUG:Done:	 Classification Nr:3 from:8
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+2016-03-23 16:12:22,114 DEBUG:SIFT:	 Assign words from Dictonary to each Image
+2016-03-23 16:12:32,243 DEBUG:SIFT:	 25% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:12:42,283 DEBUG:SIFT:	 50% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:12:50,676 DEBUG:SIFT:	 75% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:12:57,829 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:4 from:8 ###
+2016-03-23 16:12:57,836 DEBUG:Start:	 Classification Nr:4 from:8
+2016-03-23 16:18:15,082 DEBUG:Done:	 Classification Nr:4 from:8
+2016-03-23 16:18:15,086 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:5 from:8 with SIFT_Cluster=24 ###
+2016-03-23 16:18:15,087 DEBUG:SIFT:	 Calculation of Dictonary with 24 Clusters
+2016-03-23 16:22:13,497 DEBUG:SIFT:	 Assign words from Dictonary to each Image
+2016-03-23 16:22:42,427 DEBUG:SIFT:	 25% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:22:52,031 DEBUG:SIFT:	 50% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:23:00,438 DEBUG:SIFT:	 75% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:23:08,515 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:5 from:8 ###
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+2016-03-23 16:28:07,495 DEBUG:Done:	 Classification Nr:5 from:8
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+2016-03-23 16:28:07,500 DEBUG:SIFT:	 Calculation of Dictonary with 29 Clusters
+2016-03-23 16:32:52,799 DEBUG:SIFT:	 Assign words from Dictonary to each Image
+2016-03-23 16:33:03,025 DEBUG:SIFT:	 25% of images processed (Assignments)
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+2016-03-23 17:01:12,686 DEBUG:Start:	 Classification Nr:8 from:8
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+2016-03-23 17:09:11,945 DEBUG:Start:	 Exporting to CSV 
+2016-03-23 17:09:11,958 DEBUG:Done:	 Exporting to CSV 
+2016-03-23 17:09:11,958 DEBUG:Start:	 Plot Result
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G&;$V7To@q$

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+2016-03-23 15:38:45,967 DEBUG:SURF:	 25% of images processed (Assignments)
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+2016-03-23 15:43:27,489 DEBUG:SURF:	 Calculation of Dictonary with 19 Clusters
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+2016-03-23 15:44:22,057 DEBUG:SURF:	 25% of images processed (Assignments)
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+2016-03-23 15:44:39,548 DEBUG:Start:	 Classification Nr:4 from:5
+2016-03-23 15:49:58,533 DEBUG:Done:	 Classification Nr:4 from:5
+2016-03-23 15:49:58,539 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:5 from:5 with SURF_Cluster=25 ###
+2016-03-23 15:49:58,540 DEBUG:SURF:	 Calculation of Dictonary with 25 Clusters
+2016-03-23 15:51:47,679 DEBUG:SURF:	 Assign words from Dictonary to each Image
+2016-03-23 15:51:59,992 DEBUG:SURF:	 25% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 15:52:07,963 DEBUG:SURF:	 50% of images processed (Assignments)
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+2016-03-23 15:58:03,431 DEBUG:Done:	 Classification Nr:5 from:5
+2016-03-23 15:58:03,502 DEBUG:Done:	 Feautre Optimisation 
+2016-03-23 15:58:03,503 DEBUG:Start:	 Exporting to CSV 
+2016-03-23 15:58:03,511 DEBUG:Done:	 Exporting to CSV 
+2016-03-23 15:58:03,512 DEBUG:Start:	 Plot Result
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@@ -0,0 +1,85 @@
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+2016-03-23 15:47:22,753 DEBUG:Start:	 Exportation of images from DB
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+2016-03-23 15:47:58,572 DEBUG:Start:	 Feautre Optimisation
+2016-03-23 15:47:58,572 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:1 from:8 with SURF_Cluster=2 ###
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+2016-03-23 16:04:09,958 DEBUG:SURF:	 75% of images processed (Keypoints)
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+2016-03-23 16:07:24,325 DEBUG:SURF:	 25% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:07:29,456 DEBUG:SURF:	 50% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:07:33,642 DEBUG:SURF:	 75% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:07:36,142 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:1 from:8 ###
+2016-03-23 16:07:36,146 DEBUG:Start:	 Classification Nr:1 from:8
+2016-03-23 16:10:01,420 DEBUG:Done:	 Classification Nr:1 from:8
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+2016-03-23 16:10:01,426 DEBUG:SURF:	 Calculation of Dictonary with 7 Clusters
+2016-03-23 16:11:05,372 DEBUG:SURF:	 Assign words from Dictonary to each Image
+2016-03-23 16:11:16,519 DEBUG:SURF:	 25% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:11:24,647 DEBUG:SURF:	 50% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:11:32,408 DEBUG:SURF:	 75% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:11:39,240 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:2 from:8 ###
+2016-03-23 16:11:39,247 DEBUG:Start:	 Classification Nr:2 from:8
+2016-03-23 16:15:03,767 DEBUG:Done:	 Classification Nr:2 from:8
+2016-03-23 16:15:03,771 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:3 from:8 with SURF_Cluster=13 ###
+2016-03-23 16:15:03,772 DEBUG:SURF:	 Calculation of Dictonary with 13 Clusters
+2016-03-23 16:15:49,614 DEBUG:SURF:	 Assign words from Dictonary to each Image
+2016-03-23 16:16:02,758 DEBUG:SURF:	 25% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:16:14,102 DEBUG:SURF:	 50% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:16:24,261 DEBUG:SURF:	 75% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:16:33,065 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:3 from:8 ###
+2016-03-23 16:16:33,072 DEBUG:Start:	 Classification Nr:3 from:8
+2016-03-23 16:20:29,949 DEBUG:Done:	 Classification Nr:3 from:8
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+2016-03-23 16:20:29,954 DEBUG:SURF:	 Calculation of Dictonary with 18 Clusters
+2016-03-23 16:21:44,514 DEBUG:SURF:	 Assign words from Dictonary to each Image
+2016-03-23 16:21:57,679 DEBUG:SURF:	 25% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:22:09,362 DEBUG:SURF:	 50% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:22:23,607 DEBUG:SURF:	 75% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:22:41,389 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:4 from:8 ###
+2016-03-23 16:22:41,396 DEBUG:Start:	 Classification Nr:4 from:8
+2016-03-23 16:28:20,581 DEBUG:Done:	 Classification Nr:4 from:8
+2016-03-23 16:28:20,587 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:5 from:8 with SURF_Cluster=24 ###
+2016-03-23 16:28:20,587 DEBUG:SURF:	 Calculation of Dictonary with 24 Clusters
+2016-03-23 16:29:45,494 DEBUG:SURF:	 Assign words from Dictonary to each Image
+2016-03-23 16:29:58,846 DEBUG:SURF:	 25% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:30:09,033 DEBUG:SURF:	 50% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:30:18,873 DEBUG:SURF:	 75% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:30:27,412 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:5 from:8 ###
+2016-03-23 16:30:27,419 DEBUG:Start:	 Classification Nr:5 from:8
+2016-03-23 16:35:54,690 DEBUG:Done:	 Classification Nr:5 from:8
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+2016-03-23 16:35:54,695 DEBUG:SURF:	 Calculation of Dictonary with 29 Clusters
+2016-03-23 16:37:09,293 DEBUG:SURF:	 Assign words from Dictonary to each Image
+2016-03-23 16:37:22,049 DEBUG:SURF:	 25% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:37:33,119 DEBUG:SURF:	 50% of images processed (Assignments)
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+2016-03-23 16:37:47,414 DEBUG:Start:	 Classification Nr:6 from:8
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+2016-03-23 16:46:33,964 DEBUG:SURF:	 Assign words from Dictonary to each Image
+2016-03-23 16:46:47,670 DEBUG:SURF:	 25% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:46:58,951 DEBUG:SURF:	 50% of images processed (Assignments)
+2016-03-23 16:47:09,580 DEBUG:SURF:	 75% of images processed (Assignments)
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+2016-03-23 16:53:27,352 DEBUG:Done:	 Classification Nr:7 from:8
+2016-03-23 16:53:27,358 DEBUG:Start:	 FeatureExtraction Nr:8 from:8 with SURF_Cluster=40 ###
+2016-03-23 16:53:27,359 DEBUG:SURF:	 Calculation of Dictonary with 40 Clusters
+2016-03-23 16:55:07,399 DEBUG:SURF:	 Assign words from Dictonary to each Image
+2016-03-23 16:55:20,671 DEBUG:SURF:	 25% of images processed (Assignments)
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+2016-03-23 16:55:50,039 DEBUG:Done:	 FeatureExtraction Nr:8 from:8 ###
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+2016-03-23 17:03:17,209 DEBUG:Done:	 Classification Nr:8 from:8
+2016-03-23 17:03:17,262 DEBUG:Done:	 Feautre Optimisation 
+2016-03-23 17:03:17,264 DEBUG:Start:	 Exporting to CSV 
+2016-03-23 17:03:17,271 DEBUG:Done:	 Exporting to CSV 
+2016-03-23 17:03:17,271 DEBUG:Start:	 Plot Result
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z&Mzb`?j98tHSvRtf}P#G<@4)yoyp3&y-m0F_czvrTU#<yzul>sIddkDoXrdeg##}x
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z)6Phwot<?weSYn+iOTLBeSOR7{{B)?RlT^_y+7!03@G?iSew#6<-P+mLD_DS%HRG1
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eh6Ei$;zRwyHc!|3J*%TZGen-QelF{r5}E)XCAw4q

literal 0
HcmV?d00001

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new file mode 100644
index 00000000..be31b789
--- /dev/null
+++ b/Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/2016_01_28-Results-SURF.csv
@@ -0,0 +1,45 @@
+;a_feat_desc;b_feat_extr_time;c_cl_desc;d_cl_res;e_cl_time;f_cl_score
+0;CT-SURF-Cluster_50.0-Norm_Distr;1371,7;Classif_RF-CV_5-Trees_150;"GridSearchCV(cv=5, error_score='raise',
+       estimator=Pipeline(steps=[('classifier', RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini',
+            max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
+            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
+            min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=10, n_jobs=1,
+            oob_score=False, random_state=None, verbose=0,
+            warm_start=False))]),
+       fit_params={}, iid=True, loss_func=None, n_jobs=1,
+       param_grid={'classifier__n_estimators': [50, 101, 150, 200]},
+       pre_dispatch='2*n_jobs', refit=True, score_func=None,
+       scoring='accuracy', verbose=0)";79,638;0,327014
+1;CT-SURF-Cluster_100.0-Norm_Distr;8495,44;Classif_RF-CV_5-Trees_200;"GridSearchCV(cv=5, error_score='raise',
+       estimator=Pipeline(steps=[('classifier', RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini',
+            max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
+            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
+            min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=10, n_jobs=1,
+            oob_score=False, random_state=None, verbose=0,
+            warm_start=False))]),
+       fit_params={}, iid=True, loss_func=None, n_jobs=1,
+       param_grid={'classifier__n_estimators': [50, 101, 150, 200]},
+       pre_dispatch='2*n_jobs', refit=True, score_func=None,
+       scoring='accuracy', verbose=0)";111,646;0,329202
+2;CT-SURF-Cluster_150.0-Norm_Distr;41403,7;Classif_RF-CV_5-Trees_200;"GridSearchCV(cv=5, error_score='raise',
+       estimator=Pipeline(steps=[('classifier', RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini',
+            max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
+            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
+            min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=10, n_jobs=1,
+            oob_score=False, random_state=None, verbose=0,
+            warm_start=False))]),
+       fit_params={}, iid=True, loss_func=None, n_jobs=1,
+       param_grid={'classifier__n_estimators': [50, 101, 150, 200]},
+       pre_dispatch='2*n_jobs', refit=True, score_func=None,
+       scoring='accuracy', verbose=0)";142,393;0,33467
+3;CT-SURF-Cluster_200.0-Norm_Distr;59108,8;Classif_RF-CV_5-Trees_150;"GridSearchCV(cv=5, error_score='raise',
+       estimator=Pipeline(steps=[('classifier', RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini',
+            max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
+            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
+            min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=10, n_jobs=1,
+            oob_score=False, random_state=None, verbose=0,
+            warm_start=False))]),
+       fit_params={}, iid=True, loss_func=None, n_jobs=1,
+       param_grid={'classifier__n_estimators': [50, 101, 150, 200]},
+       pre_dispatch='2*n_jobs', refit=True, score_func=None,
+       scoring='accuracy', verbose=0)";137,585;0,319358
diff --git a/Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/Console-Output.txt b/Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/Console-Output.txt
new file mode 100644
index 00000000..20071660
--- /dev/null
+++ b/Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/Console-Output.txt
@@ -0,0 +1,61 @@
+D:\Programme\Anaconda\Scripts>ipython.exe D:\09-Py\ExecFeatParaOpt.py
+### Start of Main Programm for Feature Parameter Optimisation ###
+### Start:       Exportation of images from DB ###
+### Done:        Exportation of Images from DB ###
+### Optimisation - Feature:SURF Parameter:Cluster from:50 to:200 in #calc:4 with
+CV:True ###
+### Start:       Feautre Optimisation ###
+### Start:       FeatureExtraction Nr:1 from:4 with:Cluster=50.0 ###
+SURF: Keypoints Calculation
+SURF: 25% of Images processed (Keypoints)
+SURF: 50% of Images processed (Keypoints)
+SURF: 75% of Images processed (Keypoints)
+SURF: Length of Descriptors: 5546033
+SURF: Start filling descriptors
+SURF: Shape of Descriptors: (5546033L, 64L)
+Begin of SURFSIFTHisto
+SURF: Calculation of Dictonary with 50 Clusters
+SURF: Assign words from Dictonary to each Image
+SURF25% of Images processed (Assignments)
+SURF50% of Images processed (Assignments)
+SURF75% of Images processed (Assignments)
+### Done:        FeatureExtraction Nr:1 from:4 ###
+### Start:       Classification Nr:1 from:4 ###
+D:\Programme\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\cross_validation.py:417: Warning
+: The least populated class in y has only 4 members, which is too few. The minim
+um number of labels for any class cannot be less than n_folds=5.
+  % (min_labels, self.n_folds)), Warning)
+### Done:        Classification Nr:1 from:4 ###
+### Start:       FeatureExtraction Nr:2 from:4 with:Cluster=100.0 ###
+Begin of SURFSIFTHisto
+SURF: Calculation of Dictonary with 100 Clusters
+SURF: Assign words from Dictonary to each Image
+SURF25% of Images processed (Assignments)
+SURF50% of Images processed (Assignments)
+SURF75% of Images processed (Assignments)
+### Done:        FeatureExtraction Nr:2 from:4 ###
+### Start:       Classification Nr:2 from:4 ###
+### Done:        Classification Nr:2 from:4 ###
+### Start:       FeatureExtraction Nr:3 from:4 with:Cluster=150.0 ###
+Begin of SURFSIFTHisto
+SURF: Calculation of Dictonary with 150 Clusters
+SURF: Assign words from Dictonary to each Image
+SURF25% of Images processed (Assignments)
+SURF50% of Images processed (Assignments)
+SURF75% of Images processed (Assignments)
+### Done:        FeatureExtraction Nr:3 from:4 ###
+### Start:       Classification Nr:3 from:4 ###
+### Done:        Classification Nr:3 from:4 ###
+### Start:       FeatureExtraction Nr:4 from:4 with:Cluster=200.0 ###
+Begin of SURFSIFTHisto
+SURF: Calculation of Dictonary with 200 Clusters
+SURF: Assign words from Dictonary to each Image
+SURF25% of Images processed (Assignments)
+SURF50% of Images processed (Assignments)
+SURF75% of Images processed (Assignments)
+### Done:        FeatureExtraction Nr:4 from:4 ###
+### Start:       Classification Nr:4 from:4 ###
+### Done:        Classification Nr:4 from:4 ###
+### Done:        Feautre Optimisation ###
+### Start:       Exporting to CSV ###
+### Done:        Exporting to CSV ###
diff --git a/Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/ScoreClassificationTime.png b/Code/Niko/Results-FeatParaOpt/SURF-50-200-4/ScoreClassificationTime.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2229541302dabe05c4c6dd74f1ae2dbd5f9a0a54
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literal 124801
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z1_lPs0*}aI1_u5_5N2FqzdVzHL4m>3#WAE}&YQcH6~5R1*?;(MxA3H=lM7qZgbp7U
zuOu~P@lGY)OWIQwEZgFBcTwA<8QD6wL`+ZnUJdzD<SXd=KD_H#h?XGB(qk@4N{W-d
z{yzNv&Fr^xCeQKNviJS<&rdQpe@kD#_nO`BHFJ-rzu&5&*uo%)0xtfyxcWK|T~MA;
z_=O89NMM@VfdV)fFw`*2a8Or50Za#2tWfL|6l74l(1~JD2ZKSQAF5?64V)z?<|rvK
z_$&}cHHmT5Nu!}OnwEx3j$^nQSI*q=V*SgLlhr*uJuB~?RZvn=`gOXvxVU-c%9pS6
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z_NwspeZRiGPQI|faYy0fwlLX$|Nd3ou77z+wfWrjsoLQNMNd3T^6p4vZIu!e6MJ!G
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ztmf;qx9V#`R#sQp+glGmJUq-MudS`kt?bs*(A&#<=ImKP35kx&%l)PI>|d7aJx%B0
ztz|pg{N`Gv7Sz_WTwfO(Jm<Uly$WVCGqV>rHYzXko7;82?zivrx~DtUo}ZiBeRp?x
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zWy1!8oLgHsA0O{GU$L&EgX8Ge%%mhHadB~<xmKc;m6cH+e;rG;wzh7*UH|1pU`t!u
zqP)Ai49v{j=313rSRJlk^Zjl)LxZaKG>4@@igtE!`Lgl#e@#QQME`wVUoTnXQ=4mF
z_^9RHU!I-I|IL&uV{EW4fA?Urzn!Cl14Gu86^v88mVTF8`aVuZL}ZDmcFTb#R_+Hc
zUT|!U>NUS#BOJXgXXUGR0^oEhC>UrNQhk?KL1`6_y8k?vf&zniHkD0{%<PA5-;UOs
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z&L3Z|$8Qyi`}XbI4D<YXVX|#1S>N8>?XLU#%W-WODB*ng@ZrGb^z$Dc_uD5OYT?{b
z@Q^8NZB%HMt?1O*v%6;+r#meTI(Yv4`cwVOyHz|hZf;Wj_p!fT<5X-+%$6i&C8Z6?
z$N6f$Ty!reD?9e<>uW(7nVyywmXbF&HXeB_A}YGjy<g6v{GE)N-y9BYZS5mRjvTmu
zU;gCDlNpzmbRNu&+fktC)-T7qH7fUmU46;JhYvaU_}l^m1?B8&I)v5z9(+D;e|%Hw
z=?!IXqxO70XI->r{(SjQpFRcbt@>&toBZz1P7ZEv=lA#aYTt=-J~oG$osXfy@Y<ep
zEuT(KR{!|pWAd3<rreE<jZfD-K7Z+c=H+FHpProT+NA8>x4^NPEn-ha;mp^@W@g83
zZOvw6xOwyDjjh?@&(6+nzj7rc=l;G}?S0wT*GZUUOjva0!uwY}lEwzv*K~I5*pcw%
z#l?&(D+G;<j5d_NkNfiSGJ9cR;fwqG?bZC|bnMt+QS$CiWV&r(Vc~{t+pf(#p?mVi
z#^j5;O0!*OPM$pZ-j7G$Ll|!CC{*T?wOSJT?%lh%Wo3K(G&MCNHY6~{#Kb&!`Lc7#
zk|jdx(__Css`~mW^QiAkBi8w~-z437BpR=+jZVJ4E|!Czzg@+%>tiph*!#!8A{Z#@
z;pZpD;8IjnG*$lf!^7>1>i+&Zbncwrl4Z-Xa`#t%UpK=zz3*J@*|TSlPEd5_u{zhp
z%H5*ksidjtnH}xt*LULl`RVoFKYtcJJKOwv<oUn9zqhJ*Dp^@Y=|%6a+dDzU^L0(_
zr<3YVlT<#Qum2Yu7#H++>CURJs|?J|#eHX+iI%^+bMaQ)&rhivYkn5}EN5qDZ$2Lw
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z{_4s~XS?-VwwSp0$()>LTfM3D^|d*c#cG$A`Fgv%yIWaV75(_|P{y|E%ktlSvewgn
z{rVLW7Pf5DCZkp-#n{-`oyE`ne*ONvx%Bn5knr&O`TKKjZt|IHW!f)qe{Pbh_ojq{
zO+8YkT2rS^y}7@>e$taCCnvvr_wL-&)6;`vW9PPVi!Y1NNqcf)V&(sTwexH$C*8Yu
z&&1Sp>7qqR75gI?7#M!&OB)&(7<>rN2bDno;_vP#R1RMkb8>I>_e*#0&RrkBKkd<x
z&XucHotkBuy(#tdG@ls;ik?NFjgt5G+1}okEB&SCqxW>Zr(a%Pe)-~sho`4!R#sNg
zg9D9cW*VzMefo5!ZFO1P-m0&)|DK+ne)-a+N$mV`OIEMe-n)12Oq<H0XXoe7m$fci
zvTohG<)*i8-!6V}Vd0(q_4f1aYEK<F;E<J_efiR*Plxv`TefVDb-7+{Ztl+?ACr&u
z$<EdcUY2rkk?YFUtG#1mW4T(LCOtVj+gwwu+x{&-0|UdqJQmO%YfwSfVGL^!D0G6e
z14z&lF72TNO2Z&A2O)5312HFYz}g!VTtNGyKw=Fl@Ii4E!BHcJa9B?I!xuPh|4X+e
RLZGC=;OXk;vd$@?2>=L1qXqx~

literal 0
HcmV?d00001

diff --git a/Code/Niko/hog_extraction.py b/Code/Niko/hog_extraction.py
index bd52f1fb..8337296d 100644
--- a/Code/Niko/hog_extraction.py
+++ b/Code/Niko/hog_extraction.py
@@ -13,6 +13,7 @@ import pandas as pd                             # for Series and DataFrames
 import cv2                                      # for OpenCV
 from skimage.feature import hog
 from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
+import logging                                  # To create Log-Files  
 
 # Import own modules
 import DBCrawl
@@ -127,31 +128,31 @@ if __name__ == '__main__':
   NB_CLUSTERS = 12
   MAXITER = 100
 
-  print "Fetching Images in " + path
+  logging.debug("Fetching Images in " + path)
   # get dictionary to link classLabels Text to Integers
   sClassLabels = getClassLabels(path)
   # Get all path from all images inclusive classLabel as Integer
   dfImages = imgCrawl(path, sClassLabels)
   npImages = dfImages.values
   extractedTime = time.time()
-  print "Extracted images in " + str(extractedTime-start) +'sec'
-  print "Sequencing Images ..."
+  logging.debug("Extracted images in " + str(extractedTime-start) +'sec')
+  logging.debug("Sequencing Images ...")
   blocks = imageSequencing(npImages, CELL_DIMENSION)
   sequencedTime = time.time()
-  print "Sequenced images in " + str(sequencedTime-extractedTime) +'sec'
-  print "Computing gradient on each block ..."
+  logging.debug("Sequenced images in " + str(sequencedTime-extractedTime) +'sec')
+  logging.debug("Computing gradient on each block ...")
   gradients = computeLocalHistograms(blocks, NB_ORIENTATIONS, CELL_DIMENSION)
   hogedTime = time.time()
-  print "Computed gradients in " + str(hogedTime - sequencedTime) + 'sec'
-  print "Clustering gradients ..."
+  logging.debug("Computed gradients in " + str(hogedTime - sequencedTime) + 'sec')
+  logging.debug("Clustering gradients ...")
   gradientLabels, sizes = clusterGradients(gradients, NB_CLUSTERS, MAXITER)
   clusteredItme = time.time()
-  print "Clustered gradients in " + str(hogedTime - sequencedTime) + 'sec'
-  print "Computing histograms ..."
+  logging.debug("Clustered gradients in " + str(hogedTime - sequencedTime) + 'sec')
+  logging.debug("Computing histograms ...")
   histograms = makeHistograms(gradientLabels, NB_CLUSTERS, sizes)
   end = time.time()
-  print "Computed histograms in " + str(int(end - hogedTime)) + 'sec'
-  print "Histogram shape : " +str(histograms.shape)
-  print "Total time : " + str(end-start) + 'sec'
+  logging.debug("Computed histograms in " + str(int(end - hogedTime)) + 'sec')
+  logging.debug("Histogram shape : " +str(histograms.shape))
+  logging.debug("Total time : " + str(end-start) + 'sec')
   #hogs = extractHOGFeature(testNpImages, CELL_DIMENSION, \
   #                         NB_ORIENTATIONS, NB_CLUSTERS, MAXITER)
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