Pythonでscikit-learnを使用して画像のピクセル値を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、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。

画像のピクセルを取得するには、「flatten」という名前の組み込み関数を使用します。画像が読み取られた後、ピクセル値はデータフレームの形式で保存されます。関数「flatten」は、RGB画像の3次元を単一の次元に変換し、ピクセルの値をデータフレームに取得するために使用されます。

データフレーム全体を印刷する代わりに、データフレームの寸法が印刷されます。 scikit-learnライブラリを使用して、画像をアップロードし、画像に存在するピクセルをデータフレームとして取得する例を見てみましょう-

例

from skimage import io
import pandas as pd
path = "path to puppy.PNG"
img = io.imread(path)
print("Image being read")
io.imshow(img)
print("Image printed on console")
my_df = pd.DataFrame(img.flatten())
print("The image pixels dimensions are ")
print(my_df.shape)

出力

Image being read
Image printed on console
The image pixels dimensions are
(886104, 1)

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。

• 「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。

• 関数「flatten」は、RGB画像の3次元を単一の次元に変換し、ピクセルの値をデータフレームに取得するために使用されます。

• 行数が多すぎるデータフレームを印刷する代わりに、データフレームのディメンションが表示されます。

• データフレームは、「print（my_df）」を使用して表示できます。 。

• 出力は、画像のピクセル値がコンソールに印刷されたデータフレームです。