Kita dapat membentuk kembali array 1D 8 elemen menjadi 4 elemen dalam 2 baris array 2D tetapi kita tidak dapat membentuknya kembali menjadi array 3 elemen 3 baris 2D karena itu akan membutuhkan 3x3 = 9 elemen Show
ContohCoba ubah array 1D dengan 8 elemen menjadi array 2D dengan 3 elemen di setiap dimensi (akan menimbulkan kesalahan) impor numpy sebagai np arr = np. larik([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) newarr = arr. bentuk ulang (3, 3) cetak (newwarr) Cobalah sendiri "Mengembalikan Salin atau Lihat?ContohPeriksa apakah array yang dikembalikan adalah salinan atau tampilan impor numpy sebagai np arr = np. larik([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) cetak (arr. bentuk ulang (2, 4). basis) Cobalah sendiri "Contoh di atas mengembalikan larik asli, jadi ini adalah tampilan Dimensi Tidak DiketahuiAnda diperbolehkan memiliki satu dimensi "tidak diketahui". Artinya Anda tidak harus menentukan angka pasti untuk salah satu dimensi dalam metode bentuk ulang Berikan ContohKonversi larik 1D dengan 8 elemen menjadi larik 3D dengan elemen 2x2 impor numpy sebagai np arr = np. larik([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) newarr = arr. bentuk ulang(2, 2, -1) cetak (newwarr) Cobalah sendiri "Catatan. Kami tidak dapat meneruskan Meratakan arrayMeratakan array berarti mengubah array multidimensi menjadi array 1D Kita dapat menggunakan ContohUbah array menjadi array 1D impor numpy sebagai np arr = np. larik([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) newarr = arr. bentuk ulang (-1) cetak (newwarr) Cobalah sendiri "Catatan. Ada banyak fungsi untuk mengubah bentuk array di numpy Pilih situs web untuk mendapatkan konten terjemahan jika tersedia dan lihat acara dan penawaran lokal. Berdasarkan lokasi Anda, sebaiknya pilih. Anda juga dapat memilih situs web dari daftar berikut Cara Mendapatkan Performa Situs TerbaikPilih situs China (dalam bahasa China atau Inggris) untuk kinerja situs terbaik. Situs negara MathWorks lainnya tidak dioptimalkan untuk kunjungan dari lokasi Anda Dalam pembelajaran mesin, Python menggunakan data gambar dalam bentuk array NumPy, mis. e. , format [Tinggi, Lebar, Kanal]. Untuk meningkatkan kinerja model prediktif, kita harus mengetahui cara memuat dan memanipulasi gambar. Di Python, kita dapat melakukan satu tugas dengan cara yang berbeda. Kami memiliki opsi dari Numpy hingga Pytorch dan CUDA, bergantung pada kerumitan masalahnya Di akhir tutorial ini, Anda akan memiliki pengalaman langsung dengan
Perpustakaan BantalBantal adalah alat manipulasi gambar yang disukai. Python versi 2 menggunakan Python Image Library (PIL), dan Python versi 3 menggunakan Pillow Python Library, peningkatan dari PIL Anda harus terlebih dahulu membuat lingkungan virtual di Anaconda untuk berbagai proyek. Pastikan Anda memiliki paket pendukung seperti NumPy, SciPy, dan Matplotlib untuk dipasang di lingkungan virtual yang Anda buat Setelah menyiapkan paket, Anda dapat menginstal Bantal dengan mudah menggunakan _kerang Anda dapat mengonfirmasi bahwa pustaka telah diinstal dengan benar dengan memeriksa versinya
python
Besar. Versi terbaru sekarang diunduh. Mari kita lanjutkan ke langkah berikutnya Memuat GambarDi sini kita akan mempelajari dua cara memuat dan mendapatkan detail gambar. gunakan perpustakaan Bantal dan menggunakan perpustakaan Matplotlib Metode 1. Perpustakaan BantalPilih gambar uji untuk dimuat dan bekerja dengan pustaka Pillow (PIL). Gambar dapat berupa PNG atau JPEG. Dalam contoh ini, kita akan menggunakan gambar bernama kolala. jpeg. Unggah gambar di direktori kerja atau berikan jalur yang Anda inginkan. Kelas Kelas
python
Metode 2. perpustakaan MatplotlibKami akan menggunakan pustaka Matplotlib untuk memuat gambar yang sama dan menampilkannya di bingkai Matplotlib. Sama seperti PIL, ia memiliki kelas ________3______7 yang menjalankan fungsi yang sama. Fungsi yang digunakan dalam potongan kode ini adalah ________3______8 , yang memuat gambar dalam bentuk larik piksel dan Kita akan menggunakan kelas
python Setelah langkah pertama memuat gambar menggunakan argumen ________12______1 , kita mendapatkan laporan tentang tipe data array. Dalam hal ini, ini adalah bilangan bulat 8-bit yang tidak ditandatangani. Bentuk array adalah lebar 800 piksel dan tinggi 450 piksel dan Konversikan ke NumPy Array dan BackDi Python, Pillow adalah pustaka paling populer dan standar saat bekerja dengan data gambar NumPy menggunakan kelas Proses dapat dibalik menggunakan fungsi
python
python Memanipulasi dan Menyimpan GambarSekarang kita telah mengonversi gambar kita menjadi array Numpy, kita mungkin menemukan kasus di mana kita perlu melakukan beberapa manipulasi pada gambar sebelum menggunakannya ke dalam model yang diinginkan. Di bagian ini, Anda akan dapat membuat konverter skala abu-abu. Anda juga dapat mengubah ukuran susunan gambar piksel dan memangkasnya Setelah melakukan manipulasi, penting untuk menyimpan gambar sebelum melakukan langkah selanjutnya. Argumen Misalnya, kode di bawah memuat foto dalam format JPEG dan menyimpannya dalam format PNG Mengkonversi Gambar ke Grayscale
python
Mengubah Ukuran Gambar 0python _1Memangkas Gambar _2python Periksa gambar di jalur yang telah Anda sebutkan Keras APIMari pertimbangkan gambar uji yang sama. Keras menyediakan fungsi untuk memuat, mengonversi, dan menyimpan data gambar. Untuk menginstal Keras API di lingkungan virtual Anaconda, gunakan perintah Fungsi-fungsi ini dapat menjadi fungsi kemudahan yang berguna saat memulai proyek visi komputer dee-learning baru atau saat Anda perlu memeriksa gambar tertentu Memuat Gambar Dengan Keras APIKeras menyediakan fungsi ________13______1 untuk memuat gambar PIL. Pelajari lebih lanjut tentang fungsi di sini. _3python Menurut output di bawah ini, kami dapat mengonfirmasi bahwa gambar yang dimuat dalam format PIL dan memiliki saluran warna RGB format JPEG dan ukuran 800 x 450 piksel. Gambar akan ditampilkan di penampil gambar default Anda Konversi Gambar Dengan Keras APIKeras menggunakan fungsi _4python Menyimpan Gambar dengan KerasKeras API menggunakan fungsi ________13______4 untuk menyimpan gambar secara lokal. Di sini fungsinya mengambil jalur dan nama file tempat kami ingin menyimpan data gambar dalam format array NumPy. Fungsi ini berguna saat Anda telah memanipulasi gambar dan ingin menyimpan gambar untuk digunakan nanti. 5python Perpustakaan OpenCVOpenCV adalah perpustakaan yang melakukan algoritma visi komputer tradisional. Kerangka kerja Tensorflow + Keras adalah opsi masuk bagi siapa saja yang ingin bekerja dengan pembelajaran mendalam. Open CV versi 3. x telah memperkenalkan kerangka kerja DNN dan Caffe untuk memecahkan masalah pembelajaran mendalam Untuk bekerja dengan pustaka OpenCV, Anda perlu menginstalnya di lingkungan virtual menggunakan _6python
KesimpulanPython adalah alat yang fleksibel, memberi kita pilihan untuk memuat gambar PIL dengan dua cara berbeda. Dalam panduan ini, Anda mempelajari beberapa trik manipulasi pada gambar Numpy Array, lalu mengubahnya kembali menjadi gambar PIL dan menyimpan pekerjaan kami. Panduan ini juga memberi Anda petunjuk tentang mengonversi gambar menjadi bentuk array dengan menggunakan Keras API dan pustaka OpenCV. Selanjutnya, Anda dapat mengikuti link dokumentasi library Pillow dan mencoba melakukan berbagai teknik manipulasi, seperti membuat fungsi untuk memperluas data gambar dan memasukkan ke dalam jaringan saraf pembelajaran mendalam Bagaimana cara mengubah matriks menjadi gambar dengan Python?Karena gambar hanyalah susunan piksel yang membawa berbagai kode warna. NumPy dapat digunakan untuk mengubah array menjadi gambar. . Buat array numpy Bentuk ulang larik di atas ke dimensi yang sesuai Buat objek gambar dari larik di atas menggunakan pustaka PIL Simpan objek gambar dalam format file yang sesuai Bagaimana cara mengubah gambar menjadi matriks 2D dengan Python?langkah-langkahnya adalah. . mengonversi gambar menjadi skala abu-abu (opencv) konversi skala abu-abu ke gambar biner (opencv) konversikan ke matriks 2D biner (scipy , pillow, numpy) Bagaimana Anda mengubah matriks 2D menjadi daftar dengan Python?Untuk mengonversi dari larik Numpy ke daftar, kita cukup mengetik nama larik Numpy 2D, lalu memanggil metode Numpy tolist() which produced a Python list as an output. From the structure, we can see that this is a nested Python list.
Bagaimana Anda mengonversi matriks dengan Python?Kita dapat menggunakan numpy. flatten() function untuk mengubah matriks menjadi array. Dibutuhkan semua elemen N dari matriks yang ditempatkan ke dalam array dimensi tunggal. |