def imread(im_path, shape=None, color="RGB"):
im = cv2.imread(im_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
if color == "RGB":
im = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB)
if shape != None:
im = cv2.resize(im, shape)
return im
c = 1024 # 32*32
# 3072 = 32*32*3
def default_loader(path):
im = imread(path, shape=(32,32), color='RGB')
data = np.zeros((3072,), dtype=np.uint8)
# im[:,:,0].shape : (1024,)
data[:c] = np.reshape(im[:,:,0],c)
data[c:2*c] = np.reshape(im[:,:,1],c)
data[2*c:] = np.reshape(im[:,:,2],c)
# data:(3072,)
return data
将自制数据集转换成cifar10格式
自定义数据集构建:32x32 RGB图像加载与预处理教程
于 2022-04-29 22:32:13 首次发布
本文介绍了如何使用OpenCV库从图像文件读取并转换为RGB格式,然后按照32x32尺寸进行缩放,最后创建了一个类似CIFAR-10的数据结构,适合于深度学习项目的初始数据准备。

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