Я новичок в машинном обучении и пытаюсь создать классификатор изображений SVM, используя python.
У меня есть свой собственный набор данных изображений. Я сделал следующие шаги:
1) созданы разные папки для каждого класса (бинарный класс)
2) Импортировал все изображения в мой блокнот Jupyter.
Теперь у меня возникла проблема при создании правильного набора данных, который можно подавать в модель SVM.
Я попытался добавить массив изображений и его класс в список под названием набор данных. Но теперь я не могу сгладить изображения как вектор.
Пожалуйста, скажите мне, если мои шаги верны?
Если правильно, то что мне делать, чтобы правильно выровнять изображения.
#path to the base dir
base_dir = "/home/khyati/projects/plant_project/try/dataset"
#path of various folders
apple_path = os.path.join(base_dir, "Apple___Apple_scab")
tomato_path = os.path.join(base_dir, "Tomato___Late_blight")
#list of available labels
classes = ["Apple___Apple_scab", "Tomato___Late_blight"]
dataset = []
for category in classes:
path = os.path.join(base_dir, category)
for img in os.listdir(path):
#`enter code here`print(img)
image = cv2.imread(os.path.join(path,img))
label =classes.index(category)
dataset.append([image,label])
print(dataset[1])
Я хочу, чтобы эти данные были в форме, которую можно ввести в классификационную модель.