Scikit-image是一个了不起的图像处理库,它基于与scikit-learn相同的设计原理和API模式构建,提供了数百种十分酷的功能来完成此图像数据扩充任务。 我们展示了这种增强过程的一些选定示例,从单个图像开始,在同一图像上创建数十个变体,以有效地乘以数据集,并创建巨大规模的合成数据集,从而以健壮的方式训练深度学习模型。
FeatureHasher :特征哈希,相当于一种降维技巧 image:图像相关的特征抽取 text:文本相关的特征抽取 text.CountVectorizer:将文本转换为每个词出现的个数的向量 text.TfidfVectorizer:将文本转换为tfidf值的向量 text.HashingVectorizer:文本的特征哈希 1.5.2 特征选择 包:sklearn.feature_selection 特征选择的原因如下: (...
然后,加载图像数据集并进行预处理: # 假设我们有一个包含图像和标签的数据集images = []# 存储图像的列表labels = []# 存储标签的列表# 加载图像并提取特征(这里以HOG特征为例)forimage_path, labelinzip(image_paths, labels_list): image = io.imread(image_path, as_gray=True) hog_features = feature...
FeatureHasher: 特征哈希,相当于一种降维技巧 image:图像相关的特征抽取 text: 文本相关的特征抽取 text.CountVectorizer:将文本转换为每个词出现的个数的向量 text.TfidfVectorizer:将文本转换为tfidf值的向量 text.HashingVectorizer:文本的特征哈希 示例 data.png CountVectorize只数出现个数 count.png hash.png Tfid...
img = Image.open(os.path.join(YALE_DIR, img_fpath)) img_arr = np.asarray(img) # 将灰度转换为RGB im = Image.fromarray((img_arr * 255).astype(np.uint8)) rgb_arr = np.asarray(im.convert('RGB')) # 生成Insightface嵌入 res = app.get(rgb_arr) ...
一些scikit-learn示例可能需要一个或多个额外依赖项:scikit-image(>= 0.12.3)、panda(>= 0.18.0) 如果电脑环境中已有合适的 numpy 和 scipy版本,安装 scikit-learn 最简单的方法是使用 pip 代码语言:javascript 复制 pip install -U scikit-learn 如果没有任何合适的依赖项,强烈建议使用 conda 安装。 代码语言...
Scikit-learn的绘图功能(例如,函数以“ plot_”开头和类以“ Display”结尾)需要Matplotlib(> = 2.1.1)。为了运行这些示例,需要Matplotlib> = 2.1.1。其他有些示例需要scikit-image> = 0.13,有些示例需要Pandas> = 0.18.0,有些示例需要seaborn> = 0.9.0。
Scikit-learn 是众多专门研究机器学习的 scikit（即 SciPy Toolkits 的简称）之一。 scikit 代表一个包，它太专业了，无法包含在 SciPy 中，因此被打包为许多 scikit 之一。另一个流行的 scikit 是 scikit-image（即图像处理算法的集合）。Scikit-learn 是 Python 机器学习的支柱之一，因为它允许您构建机器学习模型并...
sklearn.select_extraction#DictVectorizer: 将dict类型的list数据,转换成numpy array#FeatureHasher : 特征哈希,相当于一种降维技巧#image:图像相关的特征抽取#text: 文本相关的特征抽取#text.CountVectorizer:将文本转换为每个词出现的个数的向量#text.TfidfVectorizer:将文本转换为tfidf值的向量#text.HashingVectorizer:...
image:图像相关的特征抽取 text: 文本相关的特征抽取 text.CountVectorizer:将文本转换为每个词出现的个数的向量 text.TfidfVectorizer:将文本转换为tfidf值的向量 text.HashingVectorizer:文本的特征哈希 1.5.2 特征选择 包:sklearn.feature_selection 特征选择的原因如下: ...