इसलिए, मैं यह प्रोजेक्ट डीप लर्निंग का उपयोग करके डायबिटिक रेटिनोपैथी का पता लगाने के लिए कर रहा हूं। हालाँकि मैं प्रीप्रोसेसिंग इमेज सेक्शन में फंस गया हूँ क्योंकि जो चित्र अलग-अलग फ़ोल्डरों में हैं (DR के अलग-अलग चरणों के लिए) ग्रेस्केल में परिवर्तित नहीं होंगे, चाहे मैं कितनी भी कोशिश करूँ।

यहाँ मेरे कार्य हैं जो प्रारंभिक प्रीप्रोसेसिंग चरण करते हैं:

def preprocessing(conditionname,directory):
  for image in os.listdir(directory):
    label = eye_label(conditionname,image)
    path = os.path.join(directory,image)
    image = cv2.imread(path,cv2.IMREAD_COLOR) #Reading the colour images
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Changing coloured image into black and white
    #image = cv2.addWeighted(image,10,cv2.GaussianBlur(image , (0,0) , sigma_x) ,-4 ,12) 
    image = cv2.resize(image,(image_size,image_size)) #Changing the size of each image
    return image
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Shikhar Ghimire 26 मार्च 2020, 08:51

1 उत्तर

सबसे बढ़िया उत्तर

अपने डिबगर या आईडीई का उपयोग करके देखें कि सब कुछ आपको अपेक्षित परिणाम देता है, एक बार में एक कदम।

यदि आप कोई छवि लोड करते हैं, तो उसका आकार प्रिंट करें:

img = cv2.imread(...)
print(image.shape)

यदि आप किसी छवि को ग्रेस्केल में बदलते हैं, तो जांच लें कि उसके बाद में 1 चैनल है:

img = cv2.cvtColor(...)
print(image.shape)

यदि आप किसी छवि का आकार बदलते हैं, तो जांचें कि उसका आकार आपकी अपेक्षा के अनुरूप है:

img = cv2.resize(...)
print(image.shape)

यदि आप किसी फ़ंक्शन से कोई छवि वापस करने जा रहे हैं, तो उसका आकार और प्रकार जांचें:

print(result.shape, result.dtype)
return result
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Mark Setchell 26 मार्च 2020, 12:44