D:\wjd\2这个路径下里有很多张1000*1000的png图片,现在想resnet50对其无监督聚类,自动确定聚类的数量
时间: 2024-03-03 13:49:50 浏览: 183
判断文件夹中的图像数量
好的,要使用 ResNet50 对这些图片进行无监督聚类,你可以使用以下步骤:
1. 加载 ResNet50 模型,并使用模型将每张图片转换为特征向量。
2. 使用 KMeans 算法对特征向量进行聚类,自动确定聚类的数量。
3. 将每张图片分配到对应的聚类中。
以下是代码示例:
```python
import os
import numpy as np
from PIL import Image
from keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载 ResNet50 模型
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False)
# 加载并预处理图片,提取特征向量
features = []
for filename in os.listdir('D:/wjd/2'):
if filename.endswith('.png'):
img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename))
img = img.resize((224, 224))
x = np.array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
feature = model.predict(x)
feature = np.squeeze(feature)
features.append(feature)
# 将特征向量进行聚类,自动确定聚类的数量
kmeans = KMeans(n_clusters=None, max_iter=1000, n_init=50).fit(features)
n_clusters = len(set(kmeans.labels_))
# 将每张图片分配到对应的聚类中
for i, label in enumerate(kmeans.labels_):
filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i]
print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))
```
这段代码使用了 ResNet50 模型将每张图片转换为特征向量,并使用 KMeans 算法对特征向量进行聚类,自动确定聚类的数量。将每张图片分配到对应的聚类中,并打印聚类结果。请根据实际情况修改图片路径。
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