【Day 5】影像辨識- | 水果好營養
2022年9月5日—統一圖片大小在我們開始進行模型訓練前還有一步要先做處理,由於我們所獲得的資料集可能大小不一而影響訓練模型,因此我們要先將所有照片統一大小。
統一圖片大小在我們開始進行模型訓練前還有一步要先做處理,由於我們所獲得的資料集可能大小不一而影響訓練模型,因此我們要先將所有照片統一大小。
import os import cv2 import glob import numpy as np images = [] labels = [] size = (40, 40) # load all pictures into list and give them labels for folders in glob.glob("PetImages/*"): for filename in os.listdir(folders): type = folders[-3: len(folders)] img = cv2.imread(os.path.join(folders, filename)) if img is not None: img = cv2.resize(img, dsize = size) images.append(img) if (type == "Cat"): labels.append(0) elif (type == "Dog"): labels.append(1)執行如上述的程式碼,最終可以將所有貓狗的照片在調整成統一尺寸後,儲存在images這個list之中,而他們對應的label也會存在labels這個list之中。兩個list當中index相同的資料即為對應資料。
程式碼說明: 一開始先宣告images list儲存修改好尺寸的照片、labels list儲存對應的貓狗類別。以glob.glob獲得Dog資料夾和Cat資料夾位址,接著分別遍歷兩個資料夾,type變數紀錄該照片為貓還是狗(type變數只會是Cat或者是Dog,因為type變數所取的值為先前glob.glob獲得的位址末三字元,即兩資料夾名稱)。利用cv2套件中的resize將照片大小調整為...
【Day 4】影像辨識- | 水果好營養
2022年9月4日 — 這邊介紹kaggle網站,kaggle提供各種主題的資料集,包含各式各樣的數據以及影像,讀者若是想要嘗試自己用不同主題做模型的訓練,也都可以到kaggle網站 ... Read More
【Day 4】影像辨識-- 資料集取得 | 水果好營養
這邊介紹kaggle網站,kaggle提供各種主題的資料集,包含各式各樣的數據以及影像,讀者若是想要嘗試自己用不同主題做模型的訓練,也都可以到kaggle網站去挑選資料。 Read More
D2 | 水果好營養
2022年9月16日 — (1)模型選擇: Google搜尋適用的Pytorch Pretrained Model (多類別影像辨識),首選輕量型模型,以取得初步結果作後續優化的基準比較值。 (2)訓練資料: ... Read More
【Day 5】影像辨識- | 水果好營養
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AI影像辨識 | 水果好營養
0.1 影像資料. 首先,準備好要用到的訓練與測試資料集。 我們使用貓與狗的圖片資料來訓練貓狗辨識模型。 範例資料採用貓與狗各4000張圖片來訓練,並以各1000張照片做 ... Read More
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