Нейросети практика

def scale_image(image, new_size):

resized_image = image.resize(new_size)

return resized_image

image = Image.open('image.jpg')

scaled_image = scale_image(image, (224, 224))

scaled_image.show()

```

В данном примере мы определяем функцию `scale_image`, которая принимает изображение и новый размер в качестве параметров. Функция использует метод `resize` из библиотеки PIL для изменения размера изображения. Затем мы открываем изображение с помощью `Image.open` и вызываем функцию `scale_image` для масштабирования изображения до размера 224x224 пикселей. Результат масштабирования выводится с помощью метода `show`.

2. Обрезка (Cropping):

Пример кода на Python для обрезки изображения с использованием библиотеки PIL:

```python

from PIL import Image

def crop_image(image, new_size):

width, height = image.size

left = (width – new_size[0]) // 2

top = (height – new_size[1]) // 2

right = left + new_size[0]

bottom = top + new_size[1]

cropped_image = image.crop((left, top, right, bottom))

return cropped_image

image = Image.open('image.jpg')

cropped_image = crop_image(image, (200, 200))

cropped_image.show()

```

В данном примере мы определяем функцию `crop_image`, которая принимает изображение и новый размер в качестве параметров. Функция вычисляет координаты области для обрезки, исходя из размера изображения и нового размера. Затем мы открываем изображение с помощью `Image.open` и вызываем функцию `crop_image` для обрезки изображения до размера 200x200 пикселей. Результат обрезки выводится с помощью метода `show`.

3. Изменение размера (Resizing):

Пример кода на Python для изменения размера изображения с использованием библиотеки PIL:

```python

from PIL import Image

def resize_image(image, new_size):

resized_image = image.resize(new_size)

return resized_image

image = Image.open('image.jpg')

resized_image = resize_image(image, (500, 500))

resized_image.show()

```

В данном примере мы определяем функцию `resize_image`, которая принимает изображение и новый размер в качестве параметров. Функция использует метод `resize` из библиотеки PIL для изменения размера изображения. Затем мы открываем изображение с помощью `Image.open` и вызываем функцию `resize_image` для изменения размера изображения до размера 500x500 пикселей. Результат изменения размера выводится с помощью метода `show`.

4. Нормализация (Normalization):

Пример кода на Python для нормализации изображения с использованием библиотеки NumPy:

```python

import numpy as np

from PIL import Image

def normalize_image(image):

normalized_image = (image – np.min(image)) / (np.max(image) – np.min(image))

return normalized_image

image = np.array(Image.open('image.jpg'))

normalized_image = normalize_image(image)

```

В данном примере мы определяем функцию `normalize_image`, которая принимает изображение в виде массива NumPy в качестве параметра. Функция вычисляет нормализованное изображение путем вычитания минимального значения пикселей из изображения и деления на разницу между максимальным и минимальным значениями пикселей. Затем мы открываем изображение с помощью `Image.open`, преобразуем его в массив NumPy с помощью `np.array`, и вызываем функцию `normalize_image` для нормализации изображения.

Комбинация этих методов предобработки изображений может помочь улучшить качество и производительность моделей глубокого обучения. Выбор конкретных методов зависит от характеристик данных, требований задачи и особенностей модели, которая будет использоваться для обработки изображений.