input_img, target_img = np.load(input_img), np.load(target_img)
时间: 2023-10-27 22:06:06 浏览: 45
这段代码使用`np.load()`函数从文件中加载输入图像和目标图像的数据,并将加载的数据分别赋值给`input_img`和`target_img`变量。`np.load()`是NumPy库提供的函数,用于加载保存在磁盘上的NumPy数组数据。通过这行代码,可以将保存在文件中的输入图像和目标图像数据加载到内存中,以便后续处理和使用。
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if __name__ == '__main__': model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet') img_path = 'elephant.jpg' img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) print('Input image shape:', x.shape) preds = model.predict(x) print('Predicted:', decode_predictions(preds))
这段代码使用了Keras中的VGG16模型对一张图片进行分类。下面是对该代码的解释:
1. `if __name__ == '__main__':` 这行代码检查当前脚本是否被直接运行,而不是被导入到另一个脚本中。如果是直接运行,则代码块中的内容将会被执行。
2. `model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet')` 创建一个VGG16模型对象。`include_top=True` 表示包含模型的顶层,`weights='imagenet'` 表示使用预训练的权重。
3. `img_path = 'elephant.jpg'` 定义一个图片路径,这里使用了名为“elephant.jpg”的图片。
4. `img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))` 加载指定路径的图片,并将其调整为224x224像素的大小。
5. `x = image.img_to_array(img)` 将图像转换为numpy数组。
6. `x = np.expand_dims(x, axis=0)` 将numpy数组形状从(224, 224, 3)扩展为(1, 224, 224, 3)。
7. `x = preprocess_input(x)` 对输入数据进行预处理。
8. `print('Input image shape:', x.shape)` 打印输入图像的形状。
9. `preds = model.predict(x)` 使用VGG16模型对输入图像进行预测。
10. `print('Predicted:', decode_predictions(preds))` 打印预测结果,decode_predictions函数将预测结果解码为一个列表,其中每个元素表示一个类别和其对应的概率。
import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from colorcet.plotting import arr from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 将复数类型的数据转换为实数类型 X = np.absolute(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show(),反复会出现numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception,这个问题
这个问题是因为在计算相似度矩阵时,可能存在复数类型的数据,导致计算时出现警告或异常。你可以尝试在计算相似度矩阵前,将特征向量转换为实数类型。你可以使用numpy的绝对值函数numpy.absolute()来将复数类型的数据转换为实数类型。你可以将以下代码:
```
# 将特征向量转化为矩阵
X = np.array(X)
# 计算相似度矩阵
S = np.dot(X, X.T)
# 归一化相似度矩阵
D = np.diag(np.sum(S, axis=1))
L = D - S
L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D)))
```
修改为:
```
# 将特征向量转化为矩阵并转换为实数类型
X = np.array(X)
X = np.absolute(X)
# 计算相似度矩阵
S = np.dot(X, X.T)
# 归一化相似度矩阵
D = np.diag(np.sum(S, axis=1))
L = D - S
L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D)))
```
这样修改后,应该就可以避免出现这个警告或异常了。
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