dataset = fetch_lfw_pe转换成从本地加载图片ople(min_faces_per_person=100)
时间: 2023-08-16 21:09:38 浏览: 36
要将从互联网上下载的LFW人脸数据集转换成从本地加载图片,可以使用sklearn中的fetch_lfw_people函数提供的参数data_home来指定本地路径,将数据集保存到本地,然后使用opencv或Pillow等库读取并加载本地图片。具体步骤如下:
1. 使用fetch_lfw_people函数下载数据集并保存到本地路径,例如:
```
from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
lfw_people = fetch_lfw_people(data_home='./data', min_faces_per_person=100)
```
将数据集保存在当前目录下的data文件夹中。
2. 导入opencv或Pillow等图像处理库,读取本地图片并显示,例如:
```
import cv2
import os
data_path = './data/lfw_home/lfw_funneled/'
for i in range(len(lfw_people.images)):
image_path = os.path.join(data_path, lfw_people.target_names[lfw_people.target[i]], lfw_people.filenames[i])
img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这里使用cv2.imread函数读取本地图片,通过os.path.join函数将图片路径拼接起来。读取的图像是灰度图像,因此使用cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数加载图像。然后使用cv2.imshow函数显示图像,cv2.waitKey函数等待按键输入,最后使用cv2.destroyAllWindows函数关闭所有窗口。