零基礎入門CV賽事 街景字元編碼識別

pytorch讀取資料

使用定長字元識別思路構建模型

學習python和pytorch中影象讀取

學會擴增方法和pytorch讀取賽題資料

pillow

匯入：from pil import image

讀取：im =image.open(***.jpg』)

opencv

匯入：import cv2

讀取：img = cv2.imread(『***.jpg』)

預設顏色通道順序是brg

常見的資料擴增有：顏色空間、尺度空間，樣本空間。

常用的資料擴增庫：torchvision，imgaug，albumentations

import os, sys, glob, shutil, json

import cv2
from pil import image
import numpy as np
import torch
from torch.utils.data.dataset import dataset
import torchvision.transforms as transforms
class
svhndataset
(dataset)
:def
__init__
(self, img_path, img_label, transform=
none):
self.img_path = img_path
self.img_label = img_label 
if transform is
notnone
: self.transform = transform
else
: self.transform =
none
def__getitem__
(self, index)
: img = image.
open
(self.img_path[index]
).convert(
'rgb'
)if self.transform is
notnone
: img = self.transform(img)
# 原始svhn中類別10為數字0
lbl = np.array(self.img_label[index]
, dtype=np.
int)
lbl =
list
(lbl)+(
5-len(lbl))*
[10]return img, torch.from_numpy(np.array(lbl[:5
]))def
__len__
(self)
:return
len(self.img_path)
train_path = glob.glob(
'../data/input/train/*.png'
)train_path.sort(
)train_json = json.load(
open
('../data/input/train/train.json'))
train_label =
[train_json[x]
['label'
]for x in train_json]
data = svhndataset(train_path, train_label,
transforms.compose(
[# 縮放到固定尺寸
transforms.resize((64
,128))
,# 隨機顏色變換
transforms.colorjitter(
0.2,
0.2,
0.2)
,# 加入隨機旋轉
transforms.randomrotation(5)
,# 將轉換為pytorch 的tesntor
# transforms.totensor(),
# 對影象畫素進行歸一化
# transforms.normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225])])
)

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