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使用Python+OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)采集


完整代碼:import cv2import matplotlib.pyplot as pltcap = cv2.VideoCapture(10)if not (cap.isOpened()):    print("Video device unconnected.")arb = input('Press enter to take picture.')ret, frame = cap.read()cap.release()cv2.destroyAllWindows()cv2_im = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(cv2_im)plt.show()格式化為模型標(biāo)準(zhǔn)格式卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只接受固定大小的圖像,例如(100,100,3)。有幾種方法可以做到這一點(diǎn)。為了保持圖像的比例長(zhǎng)度,可以嘗試裁剪圖像。一般語(yǔ)法是:plt.imshow(cv2_im[y_upper_bound:y_lower_bound,x_lower_bound:x_h(yuǎn)igher_bound])其中“upper”和“l(fā)ower”由圖像上的位置確定(y的“upper”表示圖像的上方,x的“upper”表示圖像的右側(cè))。例如,plt.imshow(cv2_im[100:400,100:400])

這里把照片裁剪成正方形。但是,尺寸仍然是300×300。為了解決這個(gè)問(wèn)題,我們將再次使用Pillow:pil_image = Image.fromarray(cv2_im[100:400,100:400])width = 100height = 100pil_image = pil_image.resize((width,height), Image.ANTIALIAS)NumPy自動(dòng)將Pillow圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)組。import numpy as npcv2_im_new = np.a(chǎn)rray(pil_image)查看新圖像:plt.imshow(cv2_im_new)

好多了!圖像的新形狀是(100,100,3), 非常適合我們的模型。在模型中運(yùn)行現(xiàn)在我們有了NumPy數(shù)組,只需將其傳遞到模型中即可。model.predict(cv2_im_new)基于此,通過(guò)一些手動(dòng)編碼來(lái)標(biāo)記圖像的真實(shí)標(biāo)簽,可以在title中標(biāo)記它們:plt.imshow(cv2_im_new)plt.title('Hand Gesture: '+classification)

在本教程中,你將學(xué)習(xí)如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的拍照界面,以查看你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的實(shí)際應(yīng)用性能。


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