使用 Scikit-Learn 数据上传查询机器学习

Question

我正在尝试使用 Scikit-Learn 开发基于机器学习的图像分类系统。我想做的是多类分类。我在使用 Scikit-Learn 时面临的最大问题是如何加载数据。然后我遇到了 face_recognition.py 的一个例子。它使用 fetch_lfw_people 从互联网上获取数据。我可以看到这个例子实际上做了多类分类。我试图找到有关该示例的一些文档，但找不到。我在这里有一些问题， fetch_lfw_people 是做什么的？这个函数在 lfw_people 中加载了什么。另外我在数据文件夹中看到的还有一些文本文件。代码是否在读取文本文件/？我的主要目的是加载我的图像数据集，但我无法使用 fetch_lfw_people 来完成，以防我通过 data_home 和 funneled=False 更改图像文件夹的路径。我得到错误，我希望我能在这里得到一些答案 H2>

Answer 1

第一件事。您不能直接将图像作为分类器的输入。您必须从图像中提取一些特征。或者，您可以使用 opencv 加载图像并将 numpy 数组用作分类器的输入。 我建议你阅读一些图像分类的基础知识，比如如何训练你的分类器等等。 来回答你关于 fetch_lfw_people 函数的问题。它可能正在从任何文本文件下载已经预处理的图像数据。如果您从图像进行训练，则必须首先将图像数据转换为一些数字特征。