如何在Python中使用scikit-learn库上传和查看图像？

数据预处理是指数据清洗，去除无效数据、噪声，用相关值替换数据等等。这并不总是指文本数据；它也可能是图像或视频处理。

数据预处理基本上是指将从各种资源或单个资源收集的所有数据整理成通用格式或统一数据集（取决于数据类型）的任务。由于现实世界的数据从来都不是理想的，因此数据可能存在缺失单元格、错误、异常值、列不一致等等。

有时，图像可能未正确对齐，或者不够清晰，或者尺寸过大。预处理的目标是消除这些差异和错误。

让我们以使用scikit-learn库上传图像并在控制台中查看图像为例：

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")

输出

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解释

  • 导入所需的库。
  • 定义图像存储的路径。
  • 使用“imread”函数访问路径并读取图像。
  • 读取图像后，像素值以数组的形式存储。
  • 这个数组就是一个NumPy数组。
  • 图像被读取并转换为数组。
  • 使用“imshow”函数在控制台中显示图像。
  • 数据显示在控制台中。

更新于：2020年12月11日

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