データセット内の画像をひとまず見てみるためのコマンド[Kaggle]
import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt labels = pd.read_csv('../input/train_labels.csv') fig = plt.figure(figsize=(25, 4)) # display 20 images train_imgs = os.listdir("../input/train") for idx, img in enumerate(np.random.choice(train_imgs, 20)): ax = fig.add_subplot(2, 20//2, idx+1, xticks=[], yticks=[]) im = Image.open("../input/train/" + img) plt.imshow(im) lab = labels.loc[labels['id'] == img.split('.')[0], 'label'].values[0] ax.set_title(f'Label: {lab}')
import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt labels = pd.read_csv('../input/train.csv') fig = plt.figure(figsize=(25, 4)) # display 20 images train_imgs = os.listdir("../input/train") for idx, img in enumerate(np.random.choice(train_imgs, 20)): ax = fig.add_subplot(2, 20//2, idx+1, xticks=[], yticks=[]) im = Image.open("../input/train/" + img) plt.imshow(im) lab = labels.loc[labels['Image'] == img, 'Id'].values[0] ax.set_title(f'Label: {lab}')
入力画像とラベルのパス,およびラベルの整形方法を考えれば基本的にどのデータセットでも適用可能.
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