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      巧用Python創(chuàng)建個性化數(shù)據(jù)集

      2022-07-12 18:09:57
      中國信息技術教育 2022年13期
      關鍵詞:批處理圖像分割人工智能

      摘要:本文介紹了中小學學校環(huán)境下,人工智能模型訓練所需的個性化圖像數(shù)據(jù)集的設計、收集、制作等過程,其中的關鍵技術是運用Python語言編程,對大批量的圖像進行分割、重命名、分類保存等批處理操作,快速高效地生成個性化的數(shù)據(jù)集。

      關鍵詞:個性化數(shù)據(jù)集;Python;圖像分割;批處理;人工智能

      中圖分類號:G434 ?文獻標識碼:A ?論文編號:1674-2117(2022)13-0070-03

      人工智能的智能識別算法往往取決于人工智能模型的訓練,而數(shù)據(jù)集則是人工智能模型訓練的基礎??v觀網絡資源,雖有著海量的資源網站,卻難以找到符合項目的數(shù)據(jù)集,更別提能滿足個性化的人工智能模型訓練的需求了。因此,本文將以電路、天氣、表情等圖標為例,對中小學校園中個性化數(shù)據(jù)集創(chuàng)建展開討論。

      ● 問題提出

      由于校園中人工智能項目,需要創(chuàng)建一系列的人工智能圖像識別模型來實現(xiàn)簡單的電路、天氣、表情等圖標的識別功能,而在強大的網絡中并沒有現(xiàn)成的電路、天氣、表情等圖標的數(shù)據(jù)集,因此如何動手創(chuàng)建數(shù)據(jù)集成了項目開展的關鍵。

      ● 思考、分析與設計

      用于人工智能模型訓練的數(shù)據(jù)集需要滿足一定的數(shù)量,因為有學生的助力,中小學中數(shù)據(jù)集的制作非常容易實現(xiàn),其關鍵的三個環(huán)節(jié)分別是:①獲得紙質數(shù)據(jù)集原始圖像,轉為數(shù)字原始圖像;②從數(shù)字原始圖像中分割得到電路、天氣等圖標;③按圖標分類保存圖標。其中,環(huán)節(jié)②和環(huán)節(jié)③可通過編寫程序批量處理實現(xiàn)。

      1.數(shù)據(jù)集收集表的分析與設計

      本文中涉及的數(shù)據(jù)集包含電路、天氣、表情和植物4種圖像數(shù)據(jù),其中每種圖像數(shù)據(jù)中又有4個小分類,具體如表1所示。

      為了保證學生繪制圖標和后期圖像批量處理的質量,需要進行范例圖標的設計和手繪區(qū)域的設計。在Word空白文檔中,插入一張表格,參數(shù)如表2所示。在數(shù)據(jù)集收集表文檔中增加提示性文字和范例圖標(如下頁圖1)。

      2.圖像處理的算法分析

      如下頁圖2所示,手繪圖標分別位于區(qū)域1至區(qū)域16的位置,批量分割區(qū)域1至16并分類存放,是圖像處理算法的核心。鑒于Python語言語法簡單、圖像處理庫豐富的特點,本案例采用Python中的pillow庫編程實現(xiàn)圖像批量分割、分類處理。

      圖像的分割裁剪,需知待分割區(qū)域的左上角和右下角點的坐標,如分割區(qū)域1需知點A1和A7的坐標。

      以A0為原點(0,0)建立平面直角坐標系,如圖3所示。

      由于每個單元格的寬度、高度大小統(tǒng)一,因此A1至A40點的坐標數(shù)值間的關系如下:

      (w為表格寬度;h為表格高度)

      裁剪數(shù)字原始圖像,僅留表格部分,w、h分別為新圖像的寬度、高度。因此,圖像分割分類前需進行預處理:裁剪圖像,僅留表格區(qū)域。

      ● 核心代碼

      根據(jù)以上分析,圖像處理一共分為以下幾步:①圖像預處理,得到表格寬度w、高度h數(shù)據(jù);②計算區(qū)域坐標;③分割圖像,分類存儲。

      1.圖像預處理核心代碼(如下頁圖4)

      2.計算區(qū)域坐標核心代碼

      定義imageCutXY函數(shù),獲取待分割區(qū)域坐標,代碼如下頁圖5所示。

      3.圖像分割、分類核心代碼

      在imageCut函數(shù)代碼基礎上,增加圖像分類代碼,圖像分類的命名如表3所示。

      因篇幅有限,僅展示1個大類的圖片分類保存的核心代碼,如下頁圖6所示。

      圖像分割批處理的主程序代碼如下頁圖7所示。

      ● 數(shù)據(jù)集制作

      有了前期的準備工作,后期只需要進行以下幾個簡單步驟就能得到想要的數(shù)據(jù)集了:

      ①打印數(shù)據(jù)集收集表,并請學生完成手動圖標的繪制;②收集紙質數(shù)據(jù)集收集表,并掃描得到JPG格式的數(shù)字圖像;③運行圖像預處理程序,得到預處理的圖像文件;④運行圖像處理程序,得到電路、天氣、表情等圖標的數(shù)據(jù)集(如下頁圖8)。

      ● 結語

      在數(shù)據(jù)集制作的過程中,Python簡潔的語言和強大的圖像處理庫,大大減少了大量圖像分割、分類、命名等煩瑣重復的工作,讓枯燥的制作過程變得簡單而快速。除了pillow庫,Python還有很多其他功能強大的圖像處理庫,如OpenCV等。

      在制作過程中也遇到了一些問題,在此做兩點交流分享。

      問題1:數(shù)據(jù)集收集表的印刷。雖然數(shù)量需求較多,但仍然建議采用“打印”而非“速印”的方式印刷。究其原因是,“速印”會造成印刷內容位置偏移、大小變化,影響圖像后期的批量處理。

      問題2:紙質數(shù)據(jù)集收集表的掃描。在采用掃描儀批量掃描時,確保:①紙質收集表的整齊;②掃描儀托盤夾的位置調整,保證稿件掃描過程中位置偏移最小化。

      參考文獻:

      [1]王媛媛,卜凡亮.基于Python的數(shù)字圖像處理簡單應用[J].電子技術與軟件工程,2022(03):129-132.

      [2]雷霖,范烊,趙永鑫.一種基于圖的圖像分割法及Python實現(xiàn)[J].內江科技,2020(07):34.

      [3]李志,陳入云.Python在數(shù)字圖像處理課程教學中的應用探索[J].創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)理論研究與實踐,2022(10):11-13.

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