scikitlearnライブラリを使用してPythonで画像をアップロードおよび表示するにはどうすればよいですか？

データの前処理とは、データのクリーニング、無効なデータの削除、ノイズ、データを関連する値に置き換えることなどを指します。これは必ずしもテキストデータを意味するわけではありません。画像やビデオ処理の場合もあります。

データの前処理とは、基本的に、すべてのデータ（さまざまなリソースまたは単一のリソースから収集される）を共通の形式または統一されたデータセット（データの種類に応じて）に収集するタスクを指します。実際のデータは決して理想的ではないため、データにセルの欠落、エラー、外れ値、列の不一致などが含まれる可能性があります。

場合によっては、画像が正しく配置されていないか、鮮明でないか、サイズが非常に大きいことがあります。前処理の目標は、これらの不一致やエラーを取り除くことです。

画像をアップロードし、scikit-learnライブラリを使用してコンソールで表示する例を見てみましょう-

例

from skimage import io
path = "path to puppy.PNG"
img = io.imread(path)
print("Image being read")
io.imshow(img)
print("Image printed on console")

出力

説明

• 必要なライブラリがインポートされます。
• 画像が保存されるパスが定義されています。
• 「imread」機能は、パスにアクセスして画像を読み取るために使用されます。
• 画像が読み取られた後、ピクセル値は配列の形式で保存されます。
• この配列はNumpy配列に他なりません。
• 画像が読み取られ、配列に変換されます。
• 「imshow」機能は、コンソールに画像を表示するために使用されます。
• データはコンソールに表示されます。