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法律研究如何在 Python 中使用 scikit-learn 檢視影像的畫素值？
資料預處理基本上指的是將所有資料（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。
由於現實世界中的資料永遠不會是理想的，因此資料可能存在缺失單元格、錯誤、異常值、列不一致等問題。
有時，影像可能未正確對齊，或者可能不清晰或尺寸過大。預處理的目標是消除這些差異和錯誤。
要獲取影像的畫素，可以使用名為“flatten”的內建函式。讀取影像後，畫素值將以資料幀的形式儲存。使用“flatten”函式將 RGB 影像的三維轉換為一維，並將畫素值獲取到資料幀中。
無需列印整個資料幀，而是列印資料幀的維度。讓我們以上傳影像並使用 scikit-learn 庫將影像中存在的畫素作為資料幀獲取為例：
示例
from skimage import io
import pandas as pd
path = "path to puppy.PNG"
img = io.imread(path)
print("Image being read")
io.imshow(img)
print("Image printed on console")
my_df = pd.DataFrame(img.flatten())
print("The image pixels dimensions are ")
print(my_df.shape)輸出
Image being read Image printed on console The image pixels dimensions are (886104, 1)
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“flatten”函式將 RGB 影像的三維轉換為一維，並將畫素值獲取到資料幀中。
無需列印行數過多的資料幀，而是顯示資料幀的維度。
可以使用“print(my_df)”檢視資料幀。
輸出是在控制檯上列印影像畫素值的資料幀。
更新於: 2020-12-10
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