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法律研究如何在 Python 中使用 scikit-learn 庫獲取影像的解析度？
資料預處理基本上是指將所有資料（從各種資源或單個資源收集）收集到通用格式或統一資料集（取決於資料型別）的任務。由於現實世界的資料從來都不是理想的，因此資料可能存在缺失單元格、錯誤、異常值、列不一致等等。有時，影像可能未正確對齊，或者可能不清楚，或者可能尺寸過大。預處理的目標是消除這些差異和錯誤。
要獲取影像的解析度，可以使用名為“shape”的內建函式。讀取影像後，畫素值將以陣列的形式儲存。此陣列只不過是一個 NumPy 陣列。讀取影像並將其轉換為陣列後，可以在此影像上呼叫 shape 函式以瞭解其解析度。
讓我們以上傳影像並在控制檯上使用 scikit-learn 庫獲取影像解析度為例：
示例
from skimage import io
path = "path to puppy.PNG"
img = io.imread(path)
print("Image being read")
io.imshow(img)
print("Image printed on console")
print("The image resolution is ")
print(img.shape)輸出
Image being read Image printed on console The image resolution is (397, 558, 4)
解釋
- 匯入所需的庫。
- 定義影像儲存的路徑。
- 使用“imread”函式訪問路徑並讀取影像。
- 使用“imshow”函式在控制檯上顯示影像。
- 使用“shape”函式獲取影像的解析度。
- 輸出的第三個值顯示為 4，這意味著它有 4 個通道 - R、G、B 和 alpha 值。
- 在控制檯上顯示資料。
更新於： 2020-12-10
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