Sách Deep Learning cơ bản

156 Chương 11. Transfer learning và data augmentation
from keras.applications import imagenet_utils
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.preprocessing.image import load_img
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.optimizers import SGD
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.applications import VGG16
from keras.layers import Input
from keras.models import Model
from keras.layers.core import Dense
from keras.layers.core import Dropout
from keras.layers.core import Flatten
import numpy as np
import random
import os
# Lấy các đường dẫn đến ảnh.
image_path = list(paths.list_images('dataset/'))
# Đổi vị trí ngẫu nhiên các đường dẫn ảnh
random.shuffle(image_path)
# Đường dẫn ảnh sẽ là dataset/tên_loài_hoa/tên_ảnh ví dụ dataset/Bluebell/image_0241.jpg n
labels = [p.split(os.path.sep)[-2] for p in image_path]
# Chuyển tên các loài hoa thành số
le = LabelEncoder()
labels = le.fit_transform(labels)
# One-hot encoding
lb = LabelBinarizer()
labels = lb.fit_transform(labels)
# Load ảnh và resize về đúng kích thước mà VGG 16 cần là (224,224)
list_image = []
for (j, imagePath) in enumerate(image_path):
image = load_img(imagePath, target_size=(224, 224))
image = img_to_array(image)
image = np.expand_dims(image, 0)
image = imagenet_utils.preprocess_input(image)
list_image.append(image)
list_image = np.vstack(list_image)