Um den Code so zu ändern, dass die verkleinerten Bilder in einem Rasterformat angezeigt werden, können wir die Matplotlib-Bibliothek in Python verwenden. Matplotlib ist eine weit verbreitete Plotbibliothek, die vielfältige Funktionen zum Erstellen von Visualisierungen bereitstellt.
Zuerst müssen wir die notwendigen Bibliotheken importieren. Zusätzlich zu TensorFlow importieren wir das Modul matplotlib.pyplot als plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Als nächstes müssen wir den Code ändern, um die Größe der Bilder zu ändern. Angenommen, wir haben eine Liste von Bildern, die in einer Variablen namens „images“ gespeichert sind, können wir die Funktion „tf.image.resize()“ von TensorFlow verwenden, um die Größe jedes Bildes auf die gewünschte Form zu ändern. Wenn wir beispielsweise die Größe der Bilder auf die Form (64, 64) ändern möchten, können wir Folgendes tun:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Nachdem wir nun die verkleinerten Bilder haben, können wir ein Rasterlayout erstellen, um sie anzuzeigen. Wir werden die Funktion „plt.subplots()“ verwenden, um ein Raster von Unterhandlungen zu erstellen, wobei jede Unterhandlung ein Bild darstellt. Wir können die Anzahl der Zeilen und Spalten im Raster sowie die Größe jedes Unterplots angeben:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Als Nächstes können wir die geänderten Bilder durchlaufen und jedes Bild in einem Unterplot darstellen. Wir können die Funktion „imshow()“ des Objekts „Axes“ verwenden, um das Bild anzuzeigen:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Schließlich können wir die Funktion „plt.show()“ verwenden, um das Raster der Bilder anzuzeigen:
python plt.show()
Alles in allem würde der geänderte Code zum Anzeigen der verkleinerten Bilder in einem Rasterformat wie folgt aussehen:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # Assuming we have a list of images stored in the variable `images` resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images] # Create a grid layout for the images num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10)) # Plot each resized image on a subplot for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off') # Display the grid of images plt.show()
Indem Sie diese Schritte ausführen, können Sie den Code mithilfe der Matplotlib-Bibliothek in Python ändern, um die Bilder mit geänderter Größe in einem Rasterformat anzuzeigen.
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- Feld: Artificial Intelligence
- Programm: EITC/AI/DLTF Deep Learning mit TensorFlow (Gehen Sie zum Zertifizierungsprogramm)
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