Преобразование PNG в формат цифр Scikit learn

Вопрос или проблема

    image = Image.open(image_path)
    print (image.size)
    print (image.mode)
    print (image.format)
    

    image = image.resize((8, 8)).convert("L")
    print (image.size)
    print (image.mode)
    print (image.format)

    
    data = np.array(image)

    data = data / 16.0
    data = data.reshape(1, -1)
    print (data.shape)
    print (data)
    
    print (model.predict(data))

Ответ или решение

Конвертация изображений в формат, соответствующий требованиям для распознавания цифр с использованием библиотеки Scikit-learn, требует внимательного подхода к обработке изображений. Я постараюсь объяснить, как правильно выполнить конвертацию PNG с RGBA в подходящий формат и избежать общих ошибок, с которыми вы столкнулись в вашем коде.

Проблема

Ваша задача заключается в конвертации изображения PNG в формат, который может быть использован для распознавания цифр. Вы отметили, что метод convert возвращает массив, заполненный нулями, а использование convert("LA") приводит к неправильному размеру массива.

Шаги для решения проблемы

1. Импорт необходимых библиотек:
   Убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки. В данный момент вы используете PIL (или Pillow) и NumPy. Вот пример импорта:

   from PIL import Image
   import numpy as np

2. Загрузка изображения:
   Получите изображение из указанного пути:

   image = Image.open(image_path)

3. Проверка оригинального формата и размеров:
   Печать исходных данных изображения может помочь в отладке:

   print(image.size)  # Выводит размер изображения
   print(image.mode)  # Выводит режим изображения (например, RGBA)

4. Изменение размера и преобразование в градации серого:
   Чтобы правильно обрабатывать изображение, вам нужно его изменить до 8×8 пикселей и конвертировать в градации серого:

   image = image.resize((8, 8)).convert("L")

5. Преобразование в массив NumPy:
   После преобразования в градации серого вы можете преобразовать изображение в массив NumPy:

   data = np.array(image)

6. Нормализация данных:
   Для нормализации значений пикселей вы можете использовать деление. Убедитесь, что вы разумно выбираете делитель. Например, если у вас 8-битные изображения (0-255), вы можете использовать 255.0:

   data = data / 255.0  # Нормализуем значения пикселей

7. Изменение формы массива:
   Специально для Scikit-learn, нужно изменить форму массива так, чтобы он соответствовал ожиданиям модели:

   data = data.reshape(1, -1)  # Изменение формы: 1 образец, 64 характеристики

8. Предсказание:
   После того как вы подготовили данные, вы можете сделать предсказание с использованием вашей модели:

   prediction = model.predict(data)
   print(prediction)

Полный код

Пример полного кода синхронизации всех шагов:

from PIL import Image
import numpy as np

# Загрузка изображения
image_path = "path/to/your/image.png"
image = Image.open(image_path)

# Проверка исходного формата
print(image.size)
print(image.mode)

# Изменение размера и конвертация в градации серого
image = image.resize((8, 8)).convert("L")

# Преобразование в массив NumPy
data = np.array(image)

# Нормализация значений
data = data / 255.0  # Делим на 255, чтобы получить значения от 0 до 1

# Изменение формы массива
data = data.reshape(1, -1)

# Предсказание
print(data.shape)
print(data)
print(model.predict(data))  # Модель производит предсказание

Заключение

Следуя указанным выше шагам, вы сможете надлежащим образом конвертировать изображение PNG в формат, который можно использовать с Scikit-learn для распознавания цифр. Не забудьте проверить, чтобы изображение было правильно отмасштабировано и нормализовано, чего можно избежать, что может привести к получению массива, заполненного нулями.