对fashion_mnist进行图像增强 代码实现
时间: 2023-06-08 18:08:58 浏览: 52
好的,针对fashion_mnist进行图像增强,可以使用Python的Pillow库和Numpy库来实现。
首先,导入需要用到的库:
```python
from PIL import ImageEnhance, Image
import numpy as np
```
然后,读取fashion_mnist数据集并进行图像增强:
```python
# 读取fashion_mnist数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
# 图像增强
for i in range(len(X_train)):
# 将numpy数组转换为PIL Image对象
im = Image.fromarray(X_train[i])
# 对图像进行亮度增强
enhancer = ImageEnhance.Brightness(im)
im = enhancer.enhance(1.5)
# 对图像进行对比度增强
enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(1.5)
# 将PIL Image对象转换为numpy数组
X_train[i] = np.array(im)
# 将增强后的数据集保存为npy文件
np.save("X_train_enhanced.npy", X_train)
```
这样就完成了针对fashion_mnist数据集的图像增强。通过Pillow库中的ImageEnhance模块可以对图像进行亮度增强和对比度增强,从而提升图像质量。