我使用tf.keras.utils.image_dataset_from_directory将图像加载到tensorflow的数据集中。然而,我对它是如何工作的感到困惑。我只是想要能够从数据集中显示每个图像。
data = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory('/content/gdrive/MyDrive/Skyrmion Vision/testFiles/train/',batch_size=1,image_size=(171,256))
data_iterator = data.as_numpy_iterator()
b
我试图调整windows机器上的一组图像大小,安装了imagemagick,并为Windows提供了git。
图像需要调整到其当前大小的50%。
在根目录中,有可以包含图像的目录,还有带有图像的其他目录。我需要调整所有图像的大小。在我的特殊情况下,我总共有250个文件夹(嵌套在不同的级别),总共有4110张图像。
示例根文件夹
RootFolder
Folder A
ImageA.png
SubFolder A
ImageB.png
ImageC.png
Folder B
Subfolder B
我在google (Python)中将10.000图像的数据集分类为裸体/非裸体。
我正在使用nudenet的NudeClassifier,它主要是这样工作的。
from nudenet import NudeClassifier
# initialize classifier (downloads the checkpoint file automatically the first time)
classifier = NudeClassifier()
# A. Classify single image
print(classifier.classify('./image1.
我有一个大约22,000张图像的数据集(整件事情大约是900 Mb ),我想把它导入Python中来训练CNN。
我使用以下代码导入它并将其全部保存在一个名为X的数组中:
import scipy.misc as sm
for i in range (start, end):
imageLink = "./dataSet/" + str(dataSet[i, 0]) + "/" + str(dataSet[i, 1])
image = sm.imread(imageLink)
X = np.append(X, image, axis
我正在Tensorflow 2.1上设置一个图像数据管道。我使用的数据集具有可变形状(h,w,3)的RGB图像,我无法找到使其工作的方法。当我调用tf.data.Dataset.batch()时,我会得到以下错误:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot batch tensors with different shapes in component 0. First element had shape [256,384,3] and element 3 had shape [160,240,3]