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MNISTデータセットと同じように画像データセットを作成する方法は？

10000 BMP手書き数字の画像があります。データをニューラルネットワークに送りたい場合、何をする必要がありますか？MNISTデータセットの場合は、

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

pythonでKerasライブラリを使用しています。このようなデータセットを作成するにはどうすればよいですか？

pythonimage-processingdatasetneural-networkkeras
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Codehead

すべての画像をロードして、RAMに収まる場合はそれらをnumpy配列にスタックする関数を作成するか、Keras ImageDataGeneratorを使用できます（ https://keras.io/preprocessing/image / ）これには関数flow_from_directoryが含まれています。ここに例を見つけることができます https://Gist.github.com/fchollet/0830affa1f7f19fd47b06d4cf89ed44d 。

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Mikael Rousson

すべてのイメージをロードするか、次のように実行する独自の関数を作成する必要があります。

imagePaths = sorted(list(paths.list_images(args["testset"])))

# loop over the input images
for imagePath in imagePaths:
    # load the image, pre-process it, and store it in the data list
    image = cv2.imread(imagePath)
    image = cv2.resize(image, (IMAGE_DIMS[1], IMAGE_DIMS[0]))
    image = img_to_array(image)
    data.append(image)
    # extract the class label from the image path and update the
    # labels list


data = np.array(data, dtype="float") / 255.0
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azharimran