如何将个人 PNG 数据集放入 Sci-Kit Learn 进行图像识别？

Question

我正在尝试创建一个 Python 程序来识别图像，并且我正在使用 Sci-Kit Learn 机器学习包。我已经完成了他们提供的用于识别数字的教程（这是教程的 link：http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html#introduction）。现在，我想使用 Sci-Kit Learn 的 svm.SVC 分类器从我自己的 PNG 图像数据集中识别图像，但我不知道该怎么做。我读到 fit(X, y) 方法需要接受 [n_samples, n_features] 数组和 [n_samples] 数组；但是，我不太明白n_samples和n_features是什么意思。这是我程序中的相关代码：

from PIL import Image
import numpy as np
import glob
event_png_pair = []
for file in glob.glob('../../Pictures/Trial/*.png'):
    img = Image.open(file, 'r')
    ''' Some image resizing code '''
    img_conv = img.convert("L")
    datum = np.array(img_conv)
    ''' Some name parsing below '''
    name = file
    name = name.replace('.png', '')[::-1]
    name_list = list(name)
    number_char_list = name_list[:name_list.index('_')]
    number_list = number_char_list[::-1]
    event_number = int(''.join(number_list))
    ''' Create tuple with event number and corresponding np array from image '''
    event_png_pair.append((event_number, datum))

很明显，上面的内容并没有多大帮助，它只是展示了我是如何从 PNG 图像中解释数据的。有人可以就如何创建可由 Sci-Kit Learn 解释的数据集提供任何指导吗？

更新：我现在要尝试创建一个类似于数字数据集的数据集，除了我自己的图像。我将使 n_samples 图像数量和 n_features 图像数据。我的 target 将是一个数组 [1, 2] 因为我只是想区分两种类型的图像。如果有任何关于如何将图像数据集放入 Sci-Kit Learn 的相关信息，请提供该信息。

Answer 1

n_samples为图片数量

n_features是图像数据本身。

您必须创建一个形状为 (number of images x number of image points) 的矩阵，然后传递给分类器。

您必须将所有图像的大小调整为恒定的大小，例如 256x256 或 128x128，或 96x96 或任何适合从中提取相关信息的大小。每个图像（大部分）属于一个（灰度）或三个（RGB）值，代表给定的颜色。

如果你真的打算用最高性能对图像进行分类，你应该使用卷积网络，你应该得到一个性能合理的GPU ，但是该过程也适用于 CPU，但速度要慢得多。

Answer 2

如果您想使用原始像素作为特征（如数字示例中所示），您需要调整图像大小/重塑形状/填充图像以使每个图像具有相同数量的像素。然后你需要将每个图像展平成一行，并将它们堆叠成一个数组。这仅适用于非常简单、对齐和规范化的图像。

如何将个人 PNG 数据集放入 Sci-Kit Learn 进行图像识别？

How to put personal PNG dataset into Sci-Kit Learn for Image Identification?

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