Keras загружает цветные изображения

У меня есть 3 папки с цветными изображениями. Имя папки – это метка для изображений внутри.

cls1 |____img_0.png |____ ... |____img_n.png cls2 |____img_0.png |____ ... |____img_n.png cls3 |____img_0.png |____ ... |____img_n.png

Я хотел бы использовать библиотеку Keras для создания сверточной нейронной сети для классификации, но я не могу найти, как создать набор данных из цветных изображений. Вы можете мне помочь?

One Solution collect form web for “Keras загружает цветные изображения”

Пожалуйста, рассмотрите этот пример предварительно подготовленной модели VGG-16 с примером использования, который я нахожу иллюстративным:

Обобщить:

Загрузите изображения с помощью OpenCV или scikit-изображений и т. Д. (L58)
Измените размер и / или обрезайте изображения в соответствии с размером ввода (224 * 224 для VGG-16) (L58)
Вычислить и вычесть для каждого изображения среднее значение (L59 ~ L61)
Поменяйте размер перед размерами по высоте и ширине (L62)
Если вы используете scikit-образ, вам нужно поменять 3 цветовых канала, потому что OpenCV загружает изображения как каналы BGR, но scikit-image загружает его как каналы RGB .
Добавьте размер размера партии (L63)
Перемешивайте, разделяйте и объединяйте их (по размеру 0), чтобы сформировать обучающие данные X_train , тестовые данные X_test и т. Д. Вместе с наземной истиной Y_train , Y_test и т. Д.
Если ваш набор данных слишком велик для установки в память, используйте генератор и функцию fit_generator чтобы выполнить тренировку. (У Keras также есть predict_generator и predict_generator )
Теперь вы готовы к обучению.