dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100),如何对dataset获取的人脸图片进行预处理
时间: 2023-12-03 14:01:59 浏览: 35
对于 fetch_lfw_people 获取的人脸图片,可以进行以下预处理步骤:
1. 将每张图片转换为灰度图像,可以使用 OpenCV 的 cv2.cvtColor() 方法实现。
2. 对于每张灰度图像,进行直方图均衡化,可以使用 OpenCV 的 cv2.equalizeHist() 方法实现。
3. 对于每张经过直方图均衡化的图像,进行归一化处理,将像素值缩放到 [0,1] 的范围内,可以使用 Scikit-Learn 的 StandardScaler 方法实现。
完整代码如下:
```
from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
import cv2
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载人脸数据集
lfw_dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100)
# 预处理人脸数据集
X = lfw_dataset.data
n_samples, n_features = X.shape
# 将每张图片转换为灰度图像
X = X.reshape((n_samples, lfw_dataset.target.shape[0], lfw_dataset.target.shape[1]))
X_gray = []
for i in range(n_samples):
img = X[i]
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
X_gray.append(img_gray.flatten())
X_gray = np.array(X_gray)
# 对于每张灰度图像,进行直方图均衡化
X_eqhist = []
for i in range(n_samples):
img_gray = X_gray[i]
img_eqhist = cv2.equalizeHist(img_gray)
X_eqhist.append(img_eqhist.flatten())
X_eqhist = np.array(X_eqhist)
# 对于每张经过直方图均衡化的图像,进行归一化处理
scaler = StandardScaler()
X_processed = scaler.fit_transform(X_eqhist)
```
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)