1.准备数据 首选将自己的图像数据分类分别放在不同的文件夹下,比如新建data文件夹,data文件夹下分别存放up和low文件夹,up和low文件夹下存放对应的图像数据.也可以把up和low文件夹换成0和1.根据自己数据类别,自己设定.如图所示 以上三张图片注意看目录.这样数据就准备好了. 2.将图像数据转换成tfrecords 直接上代码,代码中比较重要的部分我都做了注释. import os import tensorflow as tf from PIL import Imag
原文链接:http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html 主要步骤 1).尺度空间的生成: 2).检测尺度空间极值点: 3).精确定位极值点: 4).为每个关键点指定方向参数: 5).关键点描述子的生成. L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff 关于尺度空间的理解说明:图中的2是必须的,尺度空间是连续的.在
Step 0:导入必要的库 import tensorflow as tfimport os Step 1:获取图片文件名以及对应的标签 首先是读取给定路径下所有图片的名称以及对应的标签.os.listdir(file_dir)可以列出file_dir路径下所有文件名:str.split(sep='.')将字符串str以点(.)分割. # you need to change this to your data directory train_dir = 'E:\\data\\Dog_Cat\\