Keras 加载彩色图像
Keras loading color images
我有 3 个带有彩色图像的文件夹。文件夹名称是里面图片的标签。
cls1
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cls2
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cls3
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我想使用 Keras 库创建用于分类的卷积神经网络，但我找不到如何从彩色图像创建数据集。
你能帮帮我吗？
请考虑这个gist of pre-trained VGG-16 model with example usage，我觉得它很说明问题：
总结：
- 使用 OpenCV 或 scikit-image 等加载图像 (L58)
- 调整大小 and/or 裁剪图像以适合输入大小（VGG-16 为 224*224）(L58)
- 对每张图片计算并减去平均值(L59~L61)
- 交换高度和宽度尺寸之前的颜色尺寸 (L62)
- 如果您使用 scikit-image，您需要交换 3 个颜色通道，因为 OpenCV 将图像加载为 BGR 通道，而 scikit-image 将其加载为 RGB 个频道。
- 添加批量大小维度 (L63)
- 将它们打乱、划分和连接（沿着维度 0）以形成训练数据
X_train、测试数据 X_test 等，以及基本事实 Y_train、Y_test等
- 如果您的数据集太大而无法放入内存，请改用生成器和函数
fit_generator 进行训练。 （Keras 还有 evaluate_generator 和 predict_generator）
- 您现在可以开始训练了。
我有 3 个带有彩色图像的文件夹。文件夹名称是里面图片的标签。
cls1
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cls2
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我想使用 Keras 库创建用于分类的卷积神经网络，但我找不到如何从彩色图像创建数据集。 你能帮帮我吗？
请考虑这个gist of pre-trained VGG-16 model with example usage，我觉得它很说明问题：
总结：
- 使用 OpenCV 或 scikit-image 等加载图像 (L58)
- 调整大小 and/or 裁剪图像以适合输入大小（VGG-16 为 224*224）(L58)
- 对每张图片计算并减去平均值(L59~L61)
- 交换高度和宽度尺寸之前的颜色尺寸 (L62)
- 如果您使用 scikit-image，您需要交换 3 个颜色通道，因为 OpenCV 将图像加载为 BGR 通道，而 scikit-image 将其加载为 RGB 个频道。
- 添加批量大小维度 (L63)
- 将它们打乱、划分和连接（沿着维度 0）以形成训练数据
X_train、测试数据X_test等，以及基本事实Y_train、Y_test等 - 如果您的数据集太大而无法放入内存，请改用生成器和函数
fit_generator进行训练。 （Keras 还有evaluate_generator和predict_generator） - 您现在可以开始训练了。