传统方法表情识别,基于fer2013,用python定义一个功能全面的图像预处理函数
时间: 2024-05-04 19:19:52 浏览: 18
好的,下面是一个基于fer2013数据集的图像预处理函数的示例代码。这个函数可以用于将输入的图像转换为模型所需要的格式,并进行简单的数据增强操作。
```python
import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# 定义图像预处理函数
def preprocess_image(image_path, target_size):
# 读取图像
image = cv2.imread(image_path)
# 转换为灰度图像
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 调整尺寸
image = cv2.resize(image, target_size)
# 数据增强
image = image.reshape(target_size[0], target_size[1], 1)
image = image.astype('float32') / 255.0
image = image - np.mean(image)
# 返回处理后的图像
return image
# 定义标签预处理函数
def preprocess_label(label):
# 将标签转换为one-hot编码
return to_categorical(label, num_classes=7)
```
这个函数接受两个参数:图像路径和目标尺寸。其中,目标尺寸是一个元组,表示将图像调整为该尺寸。这个函数首先读取图像,然后将其转换为灰度图像,并调整尺寸。接着进行数据增强,包括将图像转换为float类型、归一化和零均值化。最后返回处理后的图像。
对于标签,我们可以使用Keras提供的`to_categorical`函数将其转换为one-hot编码。