这其实是一篇还米有很大技术含量的文章~~ 仅供自己参考用。
在我们的眼底图数据中,图片的格式并不统一很多都是长方形,眼睛的ct也不一定在图像中央或大小不对,不便于我们后续的分类,所以做预处理达到如下目的:
- 格式统一为[512,512] 或 [216,216]的正方形
- 根据每张图背景的色度+中心色度,自动定位眼球位置,去除多余背景
具体的实现用到了PIL库, 在这个代码编写中我参考了以下链接:
- stackflow之如何裁剪图片 https://stackoverflow.com/questions/1905421/crop-a-png-image-to-its-minimum-size
- PIL的imageFilter功能 http://blog.youkuaiyun.com/guduruyu/article/details/71404941
当然,看PIL的官方文档是更好的,我就是懒了emmmm
然后最后的代码如下:
from __future__ import division,print_function
import os
import numpy as np
from PIL import Image, ImageFilter
def convert(fname, crop_size):
img = Image.open(fname)
debug = 1
#blurred = img.filter(ImageFilter.BLUR) 这里学长用了blur后的,可能可以更均匀的识别背景? 我没有很明白
#ba = np.array(blurred)
ba = np.array(img)
h