教你使用TensorFlow2判断细胞图像是否感染
发布日期:2021-07-01 02:11:19
浏览次数:3
分类:技术文章
本文共 464 字,大约阅读时间需要 1 分钟。
@Author:Runsen
在本教程中,我们将使用 TensorFlow (Keras API) 实现一个用于二进制分类任务的深度学习模型,该任务包括将细胞的图像标记为感染或未感染疟疾。
数据集来源:https://www.kaggle.com/iarunava/cell-images-for-detecting-malaria
数据集包含2个文件夹
- 感染::13780张图片
- 未感染: 13780张图片
总共27558张图片。
此数据集取自NIH官方网站:https://ceb.nlm.nih.gov/repositories/malaria-datasets/
对于图片数据存在形状不一样的情况,因此需要使用 OpenCV 进行图像预处理。
将图片变成 numpy 数组(数字格式)的形式转换为灰度,并将其调整为一个(70x70)形状。
环境:kaggle,天池实验室或者gogole colab都可以。
导入相关模块
import cv2import tensorflow as tffrom tensorflow.
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[***.219.124.196]2024年04月11日 13时51分48秒
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