颜色分类leetcode
日夜图像分类器
该存储库包含使用
OpenCV
和零机器学习通过图像处理实现的昼夜图像分类。
先决条件
该项目是使用
python
3.6.7
和以下包开发的。
不需要
GPU。
numpy==1.16.4
熊猫==0.24.2
seaborn==0.9.0
matplotlib==3.0.3
opencv-python
jupyterlab
使用pip安装:
pip
install
-r
requirements.txt
数据集
白天/黑夜图像数据集由
200
张
RGB
彩色图像组成,分为白天和黑夜两类。
每个示例的数量相同:100
张白天图像和
100
张夜间图像。
这将为我们提供一个平衡的数据集。
注意:所有图片均来自(许多户外场景档案)。
方法
第
1
步:加载数据集并可视化
可视化数据集可以让我们了解数据。
我们试图找到一些显着特征:白天图像通常比夜晚图像亮得多。
夜间图像也有这些非常明亮的小点,因此整个图像的亮度变化比白天图像大得多。
白天图像中有更多的灰色/蓝色调色板。
第
2
步:预处理数据
所有输入数据应采用一致的形式。
我们将所有图像调整
2022-03-23 15:07:09
27.9MB
系统开源
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