SunHaYu 2021-11-08 14:45 采纳率: 100%
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怎么用python进行图像分类的预处理,将图像的数据转化为numpy数组

有一组图像的像素数据存储在json文档里,文档数据建成dataframe如下:

img

其中,data存储着的就是像素数据,data列的每一行代表一个80 * 80 * 3的image,总共有2000个图像(即2000个数据点)

要将data列的数据转化成形状为(2000,80,80,3)的numpy数组X,labels列的数据转化为(2000,1)的numpy数组Y
应该要怎么实现?

我试着这样做,但好像有问题

DATA['X'] = DATA['data'].apply(lambda x: (np.array(x)).reshape(80, 80, 3))
X = DATA['X']
DATA['Y'] = DATA['labels'].apply(lambda y: (np.array(y)).reshape(1))
Y = DATA['Y']

接着我想显示2*5的两行图

import PIL.Image as image
f, axarr = plt.subplots(2,5)
axarr[0,0] = plt.imshow(X[0])
axarr[0,1] = plt.imshow(X[1])
axarr[0,2] = plt.imshow(X[2])
axarr[0,3] = plt.imshow(X[3])
axarr[0,4] = plt.imshow(X[4])
axarr[1,0] = plt.imshow(X[1000])
axarr[1,1] = plt.imshow(X[1001])
axarr[1,2] = plt.imshow(X[1002])
axarr[1,3] = plt.imshow(X[1003])
axarr[1,4] = plt.imshow(X[1004])

结果是这样的:

img

这个结果是不对的,所以想请教一下哪里出错了,应该如何操作

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1条回答 默认 最新

  • CSDN专家-HGJ 2021-11-08 14:53
    关注

    类似于这样操作改变数组维度:

    m = [x for x in df['data']]
    m=np.array(m).reshape(12,2,2,3)
    l=np.array(df['label']).reshape(-1,1)
    print(m, m.shape)
    print(l,l.shape)
    
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