如何使用scikit-learn库上传和查看Python中的图像?

数据预处理是指清洗数据，删除无效数据，噪声，用相关值替换数据等等。这并不总是指文本数据; 它也可以是图像或视频处理。

数据预处理基本上是指将所有数据（从各种资源或单个资源收集的数据）聚集到共同的格式或均匀的数据集中（取决于数据类型）。由于现实世界的数据从不理想，所以存在数据可能具有缺失单元格，错误，异常值，列中的差异等问题等可能性。

有时，图像可能未正确对齐，可能不清晰或可能具有非常大的尺寸。预处理的目的是消除这些差异和错误。

让我们以使用scikit-learn库上传图像并在控制台上查看的示例为例 –

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示例

from skimage import io
path = "路径至小狗.PNG"
img = io.imread(path)
print("正在读取图像")
io.imshow(img)
print("在控制台上打印的图片")

输出

说明

• 导入所需库。
• 定义图像存储位置。
• 使用“imread”函数访问路径并读取图像。
• 图像读取完后，像素值以数组形式储存。
• 这个数组就是一个Numpy数组。
• 图像被读取并转换为数组。
• 使用“imshow”函数在控制台上显示图像。
• 将数据显示在控制台上。