Как я могу показать гистограмму поездов и тестовых изображений?

Question

Как я могу показать гистограмму поездов и тестовых изображений? Я подготовил 5-6 изображений для демонстрации и тестирую 5-6 изображений для тестирования. на самом деле я поместил изображения огня в обе категории и хочу проверить и увидеть гистограммы lbp. Код работает нормально, но я хочу показать гистограммы LBP как обученных и проверенных изображений. Просмотрите код и помогите.

# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-t", "--training", required=True,
help="path to the training images")
ap.add_argument("-e", "--testing", required=True, 
help="path to the tesitng images")
args = vars(ap.parse_args())

# initialize the local binary patterns descriptor along with
# the data and label lists
desc = LocalBinaryPatterns(48, 8)
data = []
labels = []

# loop over the training images
for imagePath in paths.list_images(args["training"]):
# load the image, convert it to grayscale, and describe it
image = cv2.imread(imagePath)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hist = desc.describe(gray)

# extract the label from the image path, then update the
# label and data lists
labels.append(imagePath.split("\\")[-2])
data.append(hist)

# train a Linear SVM on the data
model = LinearSVC(C=100.0, random_state=42)
model.fit(data, labels)

# loop over the testing images
for imagePath in paths.list_images(args["testing"]):
# load the image, convert it to grayscale, describe it,
# and classify it
image = cv2.imread(imagePath)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hist = desc.describe(gray)
prediction = model.predict(hist.reshape(1, -1))

# display the image and the prediction
cv2.putText(image, prediction[0], (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
    1.0, (0, 0, 255), 3)
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)