for i, im in enumerate(images): img = np.array(im) img = img[...,:3] # no transparency idx = (img[...,0]==130)&(img[...,1]==130)&(img[...,2]==130) # background 0 or 130, just try it img = np.ones(idx.shape)*255 img[idx] = 0 im = Image.fromarray(np.uint8(img), 'L') #im.save(f'./cloth_mask/{imgs[i].split("/")[-1].split(".")[0]}.jpg') im.save(f'./cloth_mask/{imgs[i].split("/")[-1].split(".")[0]}.jpg')
时间: 2023-06-18 15:03:06 浏览: 54
这段代码是用来将一组图片转换成二值化的掩膜图片。具体来说,它会遍历输入的一组图片(保存在`images`列表中),将每个图片转换成`numpy`数组格式,然后提取其中的RGB通道数据(第三维),去掉可能存在的透明通道,并将背景颜色标记为0或130。接着,将图片数组中符合背景颜色条件的像素点赋值为0,其他像素点赋值为255,得到一个二值化的掩膜图片。最后,将这个掩膜图片以`L`格式保存到指定的路径下(路径由原始图片的文件名生成)。
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test_images = 'data/test' # 定义测试集图像路径 test_data = [] for path in test_images: image = imageio.imread(path) image = np.expand_dims(image, axis=-1) image = image / 255.0 test_data.append(image) test_data = np.array(test_data) predictions = model.predict(test_data) # 保存预测结果 for i, pred in enumerate(predictions): imageio.imwrite(f"prediction_{i}.png", pred)怎么改
如果你想改进这段代码,可以考虑以下几点:
1. 使用更快速的图像读取方式,比如使用Pillow库的Image.open()方法,可以提高读取速度。
2. 如果测试集图像数量较大,可以考虑使用tf.data.Dataset读取数据,可以提高数据读取速度和训练效率。
3. 在预测结果保存时,可以使用更加直观的文件名,比如使用测试集图像的文件名作为预测结果文件名,方便后续查看和分析。
下面是代码示例:
```python
import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image
test_images = 'data/test' # 定义测试集图像路径
test_data = []
for filename in os.listdir(test_images):
path = os.path.join(test_images, filename)
with Image.open(path) as img:
img = img.convert('L') # 转换为灰度图像
img = np.array(img) / 255.0 # 归一化
test_data.append(img)
test_data = np.array(test_data)
predictions = model.predict(test_data) # 预测结果
for i, pred in enumerate(predictions):
filename = os.listdir(test_images)[i]
new_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '_prediction.png' # 构造新文件名
imageio.imwrite(new_filename, pred)
```
这样改进后的代码,可以更加高效地读取测试集图像数据,并保存预测结果。
# 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.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB 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 = np.array(features) features.append(feature),出现了AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'这个错误
这个错误通常发生在尝试对 numpy 数组调用 `append` 方法时。在你的代码中,错误是因为在将 `features` 列表转换为 numpy 数组之后,你仍然尝试使用 `append` 方法,但是 numpy 数组没有 `append` 方法。你可以使用 numpy 数组的 `concatenate` 方法或者使用 Python 列表来存储特征向量并将其转换为 numpy 数组。
以下是一种可能的修改方式,使用 Python 列表来存储特征向量,然后在循环结束后将其转换为 numpy 数组:
```python
import os
import numpy as np
from PIL import Image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
# 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.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB
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)
# 将特征向量转换为 numpy 数组
features = np.array(features)
# 将特征向量进行降维处理
tsne = TSNE(n_components=2)
features_tsne = tsne.fit_transform(features)
# 将特征向量进行聚类,自动确定聚类的数量
dbscan = DBSCAN(eps=5, min_samples=2).fit(features_tsne)
n_clusters = len(set(dbscan.labels_))
# 将每张图片分配到对应的聚类中
for i, label in enumerate(dbscan.labels_):
filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i]
print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))
```
在这个版本的代码中,将特征向量存储在 Python 列表中,并在循环结束后将其转换为 numpy 数组。这个修改应该可以解决 `append` 方法导致的错误。