img = cv2.resize(img, (94,24)) img = np.reshape(img, (24, 94, 3))
时间: 2023-10-10 07:11:20 浏览: 53
这段代码使用了OpenCV库对图片进行了缩放操作,将原始图片缩放为宽度为94像素,高度为24像素的大小。然后使用NumPy库中的reshape函数将图片转化为(24, 94, 3)的三维数组,其中24表示高度,94表示宽度,3表示RGB三个颜色通道。这种形式的数组可以作为输入数据传入某些深度学习模型进行训练或推理。
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# 加载数据集 data_dir =r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" patients = os.listdir(data_dir) images = [] for patient in patients: patient_dir = os.path.join(data_dir, patient) imgs = os.listdir(patient_dir) for img_name in imgs: img_path = os.path.join(patient_dir, img_name) img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 如何修改这段代码使得这段代码可以读取save文件夹下面所有病人的图片
您可以使用 os.walk() 函数来遍历 save 文件夹下的所有子文件夹和文件,然后根据文件名中的信息来判断是否是病人的图片。以下是修改后的代码:
```
import os
import cv2
import numpy as np
data_dir = r"C:\Users\HP\Desktop\image\save"
images = []
for root, dirs, files in os.walk(data_dir):
for file in files:
if "patient" in file: # 判断文件名中是否包含病人信息
img_path = os.path.join(root, file)
img = cv2.imread(img_path)
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256))
img_gray = img_gray / 255.0
images.append(img_gray)
images = np.array(images)
images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1))
```
这样可以读取 save 文件夹下所有病人的图片,不论这些图片在哪个子文件夹下。
def image_processing(img,device): img = cv2.resize(img, (168,48)) img = np.reshape(img, (48, 168, 3)) # normalize img = img.astype(np.float32) img = (img / 255. - mean_value) / std_value img = img.transpose([2, 0, 1]) img = torch.from_numpy(img) img = img.to(device) img = img.view(1, *img.size()) return img
这段代码是图像处理的函数,它实现的功能是将原始图像进行大小重置、归一化处理和转换成 PyTorch 的张量格式。具体来说,该函数实现了以下几个步骤:
1. 使用 OpenCV 库中的 cv2.resize() 函数将原始图像重置为大小为 (168, 48) 的图像。
2. 将图像的像素值从 [0, 255] 范围归一化到 [-1, 1] 范围,以便于神经网络的处理。这里使用了预先计算好的均值和标准差值进行归一化,mean_value 和 std_value 分别代表均值和标准差。
3. 将图像的维度顺序从 (48, 168, 3) 转换为 (3, 48, 168) 的格式,以符合 PyTorch 的输入格式要求。
4. 将图像转换成 PyTorch 的张量格式,并将其移动到指定的设备上(例如 CPU 或 GPU)。
5. 将图像的维度扩展一维,以符合神经网络的输入要求。
最终,该函数返回处理后的图像张量。
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