Yeniden boyutlandırılan görüntüleri ızgara formatında gösterecek şekilde kodu değiştirmek için Python'daki matplotlib kütüphanesinden yararlanabiliriz. Matplotlib, görselleştirmeler oluşturmak için çeşitli işlevler sağlayan, yaygın olarak kullanılan bir çizim kütüphanesidir.
Öncelikle gerekli kütüphaneleri import etmemiz gerekiyor. TensorFlow'a ek olarak matplotlib.pyplot modülünü plt olarak içe aktaracağız:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Daha sonra resimleri yeniden boyutlandırmak için kodu değiştirmemiz gerekiyor. "images" adı verilen bir değişkende saklanan görüntülerin bir listesine sahip olduğumuzu varsayarsak, her görüntüyü istenen şekle göre yeniden boyutlandırmak için TensorFlow'un "tf.image.resize()" işlevini kullanabiliriz. Örneğin görselleri (64, 64) şeklinde yeniden boyutlandırmak istiyorsak aşağıdakileri yapabiliriz:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Artık yeniden boyutlandırılmış görsellere sahip olduğumuza göre, bunları görüntülemek için bir ızgara düzeni oluşturabiliriz. Her alt grafiğin bir görüntüyü temsil ettiği bir alt noktalar ızgarası oluşturmak için `plt.subplots()` işlevini kullanacağız. Izgaradaki satır ve sütun sayısını ve ayrıca her bir alt grafiğin boyutunu belirtebiliriz:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Daha sonra, yeniden boyutlandırılan görseller üzerinde yineleyebilir ve her görseli bir alt grafik üzerinde çizebiliriz. Görüntüyü görüntülemek için `Axes` nesnesindeki `imshow()` fonksiyonunu kullanabiliriz:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Son olarak, görüntülerin ızgarasını görüntülemek için `plt.show()` işlevini kullanabiliriz:
python plt.show()
Hepsini bir araya getirdiğimizde, yeniden boyutlandırılan görselleri ızgara formatında görüntülemek için değiştirilen kod şöyle görünecektir:
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()
Bu adımları izleyerek, Python'daki matplotlib kütüphanesini kullanarak yeniden boyutlandırılan görselleri ızgara formatında gösterecek şekilde kodu değiştirebilirsiniz.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Kaggle akciğer kanseri tespit yarışmasına sahip 3 boyutlu evrişimli sinir ağı:
- Kaggle yarışmasında akciğer kanseri tespiti için bir 3B evrişimli sinir ağının performansını iyileştirmeye yönelik bazı potansiyel zorluklar ve yaklaşımlar nelerdir?
- 3B evrişimli sinir ağındaki özelliklerin sayısı, evrişimli yamaların boyutları ve kanal sayısı dikkate alınarak nasıl hesaplanabilir?
- Evrişimli sinir ağlarında doldurmanın amacı nedir ve TensorFlow'da doldurma seçenekleri nelerdir?
- 3B evrişimli sinir ağı, boyutlar ve adımlar açısından 2B ağdan nasıl farklıdır?
- TensorFlow kullanarak Kaggle akciğer kanseri saptama yarışması için bir 3B evrişimli sinir ağı çalıştırmanın içerdiği adımlar nelerdir?
- Görüntü verilerini bir numpy dosyasına kaydetmenin amacı nedir?
- Ön işlemenin ilerlemesi nasıl takip edilir?
- Daha büyük veri kümelerini önceden işlemek için önerilen yaklaşım nedir?
- Etiketleri tek sıcak biçime dönüştürmenin amacı nedir?
- "process_data" işlevinin parametreleri nelerdir ve bunların varsayılan değerleri nelerdir?