如何在深度学习中处理图像大小变化？
阿达什（Adarsh）花瓶
我正在研究一种将图像分为5类的图像分类模型。我有5000个训练图像数据存储在一个文件夹中，但是所有图像的高度和宽度都不同。像这样 -
'631.jpg': {'width': 81, 'heigth': 25},
'8595.jpg': {'width': 1173, 'heigth': 769},
'284.jpg': {'width': 94, 'heigth': 75},
'5999.jpg': {'width': 4220, 'heigth': 1951}
谁能告诉我有关处理此类数据的任何技术？
尼古拉斯·格维斯（Nicolas Gervais）
tf.image.resize_with_crop_or_pad(image, desired_height, desired_width)
小于desired_height和的图像desired_width将被填充，较大的图像将被集中裁剪。
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
_, ((first, *rest), _) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
modified = tf.image.resize_with_crop_or_pad(first[None, ...]/255, 48, 48)
plt.imshow(tf.squeeze(modified))
plt.show()
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