我想先对图像进行分割,再导入深度学习网络进行分类应该如何操做?是把每个图象分割之后保存为新的文件再导入深度学习网络,还是再深度学习网络的图像预处理部分添加图像分割的代码?
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- 「已注销」 2023-04-11 23:30关注
以下内容部分参考ChatGPT模型:
你可以先对图像进行分割,然后将每个分割出来的部分保存为单独的文件,再导入深度学习网络进行分类。这样可以使得每个分类的输入都是单独的图像部分,有利于网络的学习和分类效果。
如果你想在深度学习网络的图像预处理部分添加图像分割的代码,也是可以的。你可以使用开源的图像分割算法,例如Mask R-CNN或U-Net等,将其集成到网络中,使得网络可以在训练过程中自动进行图像分割和分类。这种方法可以减少手动分割图像的工作量,但需要对网络进行修改和调整,以适应新的任务和数据集。
下面是对单张图像进行分割和保存的代码示例:
import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 进行图像分割 # ... # 保存分割后的图像 cv2.imwrite('image_part1.jpg', part1) cv2.imwrite('image_part2.jpg', part2) # ...
在导入深度学习网络进行分类时,你可以使用类似于以下的代码来读取和处理分割后的图像文件:
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img # 读取图像部分 part1 = load_img('image_part1.jpg', target_size=(224, 224)) part2 = load_img('image_part2.jpg', target_size=(224, 224)) # ... # 将图像部分合并为单张图像 img = np.concatenate([part1, part2, ...], axis=1) # 对图像进行预处理 img = preprocess_input(img) # 使用网络进行分类 # ...
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