我正在使用Python3.7.7。
我正在尝试使用SimplyITK和Numpy从BraTS 2019年数据集加载大量的NIFTI图像。
这是我用来将图像加载到numpy数组中的代码。
import SimpleITK as sitk
def read_nifti_images(images_full_path):
"""
Read nifti files from a gziped file.
Read nifti files from a gziped file using SimpleITK library.
Pa
利用CIFAR-10数据集进行深度学习的分类器有很多例子。它的工作方式是,训练成千上万的猫,狗,飞机等图像,然后分类为狗,平面或猫。但我想做相反的事。我想训练狗,猫,飞机,它应该输出图像。这是我的主意
将cat的相似/清晰图像分组为值1,不太相似/模糊图像分组为1.1,等等。同样,将狗的相似图像分组为值2,将相似图像分组为2.1,等等。对所有类型的图像都做同样的操作。
生成的数据集应该如下所示
input output
1 pixels(24*24) of a cat images(clear)
1 pixels(24*24) of a cat images(cl
我是Python 3.5的新手。我试图编写一个简单的自动编码器,它将训练60幅苹果图像的数据集,并试图重建在根目录中给出的图像。我使用了下列密码:
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
import numpy as np
from PIL import Image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
image = Image.open('C:
我把我的角膜模型拟合在一个图像样本上,以及它们相应的二进制掩码,以便进行目标检测。基本上,我遵循末尾的示例:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# we create two instances with the same arguments
data_gen_args = dict(
rotation_range=4.,
width_shift_range=0.05,
height_sh
我正在学习如何在Python中使用生成器并将其输入Keras model.fit_generator。
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten
import pandas as pd
import os
import cv2
class Generator:
def __init__(self,path):
self.path = path
def gen
我正在从图像中生成20K格式的对象,将它们转录成熊猫DataFrame行,然后将DataFrame导出到csv。
forms = [generate_form(image_data) for image_data in data_pool]
df = pd.DataFrame([form.as_dict() for form in forms])
df.to_csv('file.csv')
由于generate_form函数需要几秒钟时间执行,并且容易失败,所以在生成表单数据以创建检查点时,我希望导出DataFrame块,并确保在发生意外错误时不会丢失所有内容。
我希望就如何实