数据预处理:对采集到的室内CAD图纸数据集进行预处理,包括数据清洗、去噪、数据增强等操作,以提高模型训练的精度和准确性。生成代码
时间: 2024-03-21 07:40:56 浏览: 122
以下是对室内CAD图纸数据集进行预处理的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 室内CAD图纸数据集路径
dataset_path = 'path/to/dataset/'
# 数据清洗
def data_cleaning(image):
# 图像二值化
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
# 去除噪声
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 5))
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
return binary
# 数据增强
def data_augmentation(image):
# 随机旋转
rows, cols = image.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), np.random.randint(0, 360), 1)
image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))
# 随机翻转
if np.random.randint(0, 2) == 1:
image = cv2.flip(image, 0)
if np.random.randint(0, 2) == 1:
image = cv2.flip(image, 1)
return image
# 加载数据集
def load_dataset():
images = []
labels = []
for file in os.listdir(dataset_path):
if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.png'):
image = cv2.imread(os.path.join(dataset_path, file))
image = data_cleaning(image)
image = data_augmentation(image)
images.append(image)
labels.append(file.split('_')[0]) # 文件名中的标签
return np.array(images), np.array(labels)
# 数据集预处理
images, labels = load_dataset()
```
以上代码使用了OpenCV库中的图像处理函数,对室内CAD图纸数据集进行了数据清洗和数据增强操作,提高了模型训练的精度和准确性。数据清洗使用了图像二值化和形态学操作,去除了图像中的噪声;数据增强使用了随机旋转和随机翻转操作,扩充了数据集的样本量。最后,加载数据集并返回处理后的图像和标签。
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