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 10:40:56 浏览: 27
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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