Как загрузить видео (последовательности изображений), чтобы стать вводом данных для модели глубокого обучения CNN-LSTM? - PullRequest
Новая
       5

Как загрузить видео (последовательности изображений), чтобы стать вводом данных для модели глубокого обучения CNN-LSTM?

0 голосов
/ 12 февраля 2019

В моем проекте у меня есть два класса для данных, "ненормальный" и "нормальный".Я разделил папку обучения и проверки для этих двух типов данных.Структура выглядит следующим образом: Каждый видеофайл включает в себя кадры изображения видеоклипа, разные папки видео содержат различное количество кадров.Теперь мне нужно загрузить кадры в модель в качестве ввода данных и пометить их в одну группу.Как я могу это сделать?Я использую keras API. 

train
------abnormal
--------------video1
---------------------image1
---------------------image3
---------------------image3
---------------------image...
--------------video2
--------------video3
--------------video...

------normal
(the same as above)

1 Ответ

0 голосов
/ 18 февраля 2019

Вы можете хранить все изображения в одной папке и переименовывать их, например 1.normal.jpg, 1.abnormal.jpg.Таким образом вы сократите время, необходимое для открытия папки определенного класса и чтения изображений.

После того, как вы переименуете их, вы можете разделить их на метки, используя указанный метод: 

def label(img): 
    word_label = img.split('.')[-2]
    if word_label == 'normal':
        return 1 
    elif word_label == 'abnormal':
        return 0
...