os.walk
• 代表作業系統開始於這個資料夾進行檔案探索。
• 會有三個回傳值
• root 目前的目錄名稱
• dir 子資料夾名稱,若沒有子資料夾則空白
• files 檔案清單
• 兩個參數
• myDir 代表你要探索的目錄
• topdown
• =True 代表優先查看根目錄
• =False 代表修先查看子目錄
• PIL語法產生的影像物件不能直接用print讀取,不能直接以矩陣方式顯示。
• .convert('L') 轉換為灰階的色彩格式。
• np.array(img_gray.getdata(),dtype=np.int) 將會產生一維矩陣資料,這資料就可以儲存作為後續的辨識學習。
• 而reshape動作主要是重建圖檔。
• flatten( )代表將二維資料進行平坦化。
• 因為VGG16預設圖像大小為224X224,所以圖像輸入後得做大小調整。
• model=VGG16()
• model=Model(inputs=model.inputs,outputs=model.layers[1].output)
• model.summary()
• 上述程式只是利用VGG16()這個keras應用程式application內的一個捲積層,之後查看特徵擷取的過程。
• 我們的模型並不完整
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