‫Sekarang, kita telah melihat seperti apa sebuah gambar, bentuk yang lebih intens, mari kita buat fungsi kecil ini yang
‫akan melakukan langkah-langkah di sini.
‫Jadi yang mungkin kita lakukan hanyalah menyalinnya sehingga kita bisa melihatnya di bawah.
‫Dan saya hanya akan menulis sel kecil di sini.
‫Sekarang, kita telah melihat seperti apa sebuah gambar sebagai Tensas.
‫Mari kita membuat fungsi untuk pra-pemrosesan.
‫Baiklah.
‫Jadi yang mungkin kita lakukan adalah mendefinisikan variabel di sini, ukuran gambar dua, 24, dan Anda mungkin bertanya-tanya.
‫Seperti yang selalu saya lakukan ketika saya mengatakan hal-hal seperti ini yang tidak dijelaskan, apa itu dua dua puluh empat, dari mana
‫saya mendapatkannya?
‫Nah, kita akan melihatnya di video selanjutnya saat kita memilih model pembelajaran mesin yang bisa kita
‫gunakan.
‫Dan begitu banyak pembelajaran mesin yang mengatur ukuran input Anda atau bentuk input Anda.
‫Dalam kasus kami, gambar dengan model yang Anda gunakan.
‫Sekali lagi, kita akan membahas ini nanti.
‫Tetapi pada dasarnya kami memastikan bahwa gambar yang kami masukkan ke dalam model pembelajaran mesin memiliki bentuk
‫ini.
‫Jadi dua dua puluh empat tinggi hingga dua puluh empat lebar karena itulah model pembelajaran mesin yang akan
‫kita gunakan, yang melatih gambar dalam bentuk yang sama.
‫Ingat betapa pentingnya untuk memasukkan data dalam format dan bentuk yang sama ke model pembelajaran mesin Anda seperti
‫yang dilatih saat Anda mencoba membuat prediksi.
‫Tetapi Anda akan melihatnya dalam praktik nanti.
‫Tapi mari kita tulis fungsi ini.
‫Jadi buat fungsi untuk preprocessing gambar.
‫Jadi saya akan menyebut gambar proses yang bagus dan sederhana ini.
‫Ini akan mengambil jalur gambar sebagai input.
‫Dan.
‫Perawatan kecil dapat mengambil jalur file gambar dan mengubah gambar menjadi Tensas, sesuatu yang sederhana seperti itu, kita bisa
‫membuatnya sedikit lebih intuitif nanti.
‫Tetapi untuk memulainya, itu sudah cukup untuk menjelaskannya sendiri.
‫Jadi kami ingin menukar file gambar.
‫Dan untuk melakukan itu, kita akan menyimpannya ke sebuah variabel bernama image.
‫Dan jika kita membaca hingga memuat gambar sekarang, Anda dapat melakukannya untuk jenis data lain yang akan ditulis.
‫Ada data teks di sana.
‫Ada data frame numpties ESV Tapi membaca di sana, kita melihat bahwa kita bisa pergi ke Eyo untuk
‫input output, membaca file.
‫Di sana kita pergi.
‫Apa yang dibaca tanda ini dan menampilkan seluruh isi nama file input?
‫Nah, itu masuk akal, mengembalikan Tenzer tipe string.
‫Cantik.
‫Mari kita lakukan jalur gambar, tetapi jangan mengambil kata-kata saya untuk itu.
‫Apa yang akan kita lakukan adalah dan saya ingin Anda menerapkan praktik ini juga, jika Anda pernah melihat
‫fungsi yang Anda tidak yakin sepenuhnya tentang fungsinya, tulis ulang baris demi baris.
‫Jadi mari kita periksa ini.
‫Kami akan pergi Tensas sama dengan dua setelah saya membaca membaca file dan kemudian kita membutuhkan jalur gambar akan nama file.
‫Aku dua puluh enam jadi kita akan mendapatkan empat nama.
‫Dua puluh enam.
‫Dan seperti apa itu?
‫Oh, jadi itu bentuk seutas tali.
‫Dan kemudian sejumlah besar karakter yang saya tidak mengerti, tetapi itu adalah hal yang benar karena komputer
‫memahaminya lebih baik daripada saya.
‫Jadi yang dilakukan hanyalah mengambil nama file dan mengubah isinya menjadi.
‫Selama ini, Tenzer, luar biasa, jadi langkah selanjutnya adalah menyalakan untuk membaca file, simpan ke gambar.
‫Yap, ubah gambar kita menjadi jpeg menjadi tenses.
‫Oke, jadi mari kita lakukan itu.
‫Ubah gambar JPEG menjadi tensor numerik dengan tiga saluran warna.
‫hujan merah.
‫Biru.
‫Dan sekali lagi, periksa pemuatan gambar, dokumentasi, jadi kami menggunakan kembali variabel ini di sini.
‫Sekarang kita akan meresetnya menjadi teft atau image dot decode, lihat bagaimana kita memiliki beberapa opsi di sini kita pergi ke PNG, yang
‫merupakan jenis file gambar yang akan kita gunakan JPEG karena gambar kita dalam JPEG gambar dan kemudian
‫kami melewati variabel.
‫Saluran, saluran menunjukkan jumlah saluran yang diinginkan untuk gambar yang diterjemahkan dalam kasus kami, kami ingin tiga, empat
‫merah, hijau dan biru.
‫Cantik.
‫Sekarang, sekali lagi, jika kita ingin memeriksa apa yang sebenarnya dilakukan, mari kita ambil Tenzer dan cari
‫gambar hingga kode.
‫JPEG akan mengambil Tensas dan kemudian kita akan pergi saluran sama dengan tiga.
‫Oh, lihat itu.
‫Anda memiliki jenis data yang sama persis dengan yang kami miliki di sini.
‫Luar biasa.
‫Baiklah.
‫Sekarang, untuk menghemat waktu, kita akan menulis beberapa baris lagi dalam fungsi ini, tetapi
‫kita tidak akan melakukan langkah serupa.
‫Itu yang saya mau.
‫Saya ingin Anda melakukan beberapa latihan.
‫Jika Anda melakukannya, katakanlah, suatu fungsi dan Anda ingin tahu apa fungsinya.
‫Coba tuliskan baris demi baris dan lihat apa yang terjadi.
‫Jadi Anda hanya harus mempercayai saya dengan apa yang dilakukan garis-garis ini.
‫Jadi konversikan nilai saluran warna.
‫Jadi ini disebut normalisasi.
‫Saya akan menulis kodenya terlebih dahulu dan kemudian memberi tahu Anda tentang hal itu dari nol hingga 255 ke
‫nol hingga satu nilai, jadi kami ingin menjadikan gambar sama dengan setelah gambar mengubah gambar tipe D gambar menjadi mengambang 32.
‫Sekarang, apa yang dikatakan doktrin di sini, konversikan gambar ke Daytop dengan menskalakan nilainya jika diperlukan.
‫Gambar yang direpresentasikan menggunakan nilai floating point diharapkan memiliki nilai dalam rentang nol
‫satu.
‫Luar biasa.
‫Sekarang Anda mungkin berpikir bagaimana caranya.
‫Bagaimana kau tahu ini, Daniel?
‫Bagaimana Anda tahu bahwa Anda harus mengubahnya dari nol menjadi 255 menjadi antara nol dan satu?
‫Yah, sebenarnya, aku berbohong.
‫Aku bilang kita tidak akan melihat itu, tapi ini bagus untuk diselidiki.
‫Agar Anda dapat melihat, kami memiliki nilai antara nol dan 255 dan sekarang.
‫Saya akan menjalankan ini oh, tidak, saya tidak benar-benar menginginkan itu, eh, mengacaukan diri saya di sini, jalankan kembali ini.
‫Jalankan ulang ini.
‫Jadi saya hanya ingin menunjukkan apa yang dilakukan ini.
‫Jadi konversi gambar.
‫Jadi pada dasarnya semua yang dilakukannya adalah mengubah nilai kita, menskalakannya alih-alih antara nol dan 255, mereka sekarang berada di
‫antara nol dan satu dengan skala yang sama.
‫mengapung 32.
‫Oh.
‫Penerbangan atas 32.
‫Luar biasa.
‫Jadi kami memiliki bentuk yang sama, tetapi sekarang bukannya antara nol dan 255, mereka berada di antara nol
‫satu dan sekarang jenis proses ini membuat komputasi pada ini lebih efisien.
‫Itu yang paling perlu Anda ketahui.
‫Itu namanya normalisasi.
‫Dan sekali lagi, ini langsung dari pemuatan gambar, dokumentasi.
‫Sekarang, apa yang harus kita lakukan?
‫Sebenarnya, saya tidak berpikir kami memiliki langkah di sini untuk itu.
‫Mereka mungkin harus memasukkan untuk menormalkan gambar kita, mengonversi ke nilai saluran dari nol hingga 255 menjadi nol hingga satu.
‫Saya mendapatkan lima, enam, OK, sekarang, akhirnya, kita dapat mengubah ukuran gambar sekarang, saya yakin Anda mempercayai saya dan apa yang akan dilakukan
‫baris ini.
‫Jadi kita tidak akan mengetiknya.
‫Aku akan meninggalkan itu untuk kalian berdua.
‫Dua puluh empat hingga dua puluh empat pada dasarnya persegi.
‫Tepat.
‫Sebuah persegi sebenarnya.
‫Ubah ukuran titik gambar.
‫Sumber daya, gambar dengan ukuran menggunakan metode yang ditentukan.
‫OK, dan sekarang kita ingin mengubah ukuran gambar dan ukurannya akan menjadi hyp.
‫Tunggu, sekarang Anda mengerti mengapa kami mendefinisikan ini di sini, mungkin jika kami
‫menulis fungsi ini sedikit lebih baik, kami dapat mengimpor ukuran gambar sebagai ukuran gambar.
‫Itu mungkin sedikit lebih baik.
‫Luar biasa, dan sekarang Anda akan mendapatkan latihan seperti ini saat Anda mulai menulis fungsi Anda sendiri saat pertama
‫kali menulis fungsi dan mungkin sangat buruk, sangat buruk.
‫Tapi kemudian saat Anda mulai mencari tahu apa alur kerja Anda, Anda akan mulai memahami cara menulis fungsi yang
‫lebih baik.
‫Sekarang kita dapat mengembalikan gambar.
‫Jadi apa ini dilakukan?
‫Apakah itu melakukan persis seperti yang baru saja kita katakan, dibutuhkan jalur gambar dan ukuran gambar, kita dapat mendefinisikannya di
‫sini.
‫Bunyinya di file gambar dari nama POV Cantik.
‫Itu mengubah JPEG menjadi Tenzer numerik, jadi kami hanya mengubahnya menjadi Tenzer dengan tiga saluran warna merah,
‫hijau dan biru, karena itulah konvensi untuk sebagian besar model gambar pembelajaran mendalam.
‫Mereka ingin merah.
‫Saya bilang jangan membaca bahwa itu hal yang buruk.
‫Membaca adalah hal yang hebat.
‫Kami kemudian mengonversi saluran warna dari nol ke 255 menjadi nol ke satu nilai, dan akhirnya kami mengubah ukuran gambar ke nilai
‫yang kami inginkan.
‫Sekarang kita telah menulis dalam sebuah fungsi.
‫Jadi hal yang indah adalah kita bisa menggunakan ini nanti.
‫Ini yang dulu saya lakukan, kan?
‫Saya biasa menjalankan baris kode ini setiap kali saya ingin memproses gambar, alur kerja yang buruk sehingga
‫kami benar-benar dapat menghapusnya.
‫Ingat, jika Anda ingin memeriksa apa yang sebenarnya dilakukan oleh fungsi tersebut, uraikan baris demi
‫baris, tekskan jalur gambar sebagai input, lalu lihat apa fungsinya.
‫Sekarang, saya rasa cukup untuk video ini.
‫Kami telah membuat fungsi kami, siap untuk melakukan pra-proses beberapa gambar.
‫Nah, yang mungkin kita lakukan sekarang adalah lagi, jika kita membaca alur pemuatan data secara intensif.
‫Saya pikir itu yang satu ini.
‫Ya.
‫Kembali lewat sini, ada bagian kecil di sini yang cenderung mengalir, suka melihat hal-hal
‫dalam bentuk kumpulan.
‫Jadi kita akan mencari tahu batch apa yang ada di video berikutnya.