FC2カウンター FPGAの部屋 白線追従走行用畳み込みニューラルネットワークの製作17(白線追従走行用画像データから一部を抜き出して画像にする)

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白線追従走行用畳み込みニューラルネットワークの製作17(白線追従走行用画像データから一部を抜き出して画像にする)

白線追従走行用畳み込みニューラルネットワークの製作16(白線追従走行用の画像データをCの配列に出力)”の続き。

前回は、白線追従走行用の画像データをC のヘッダファイルに変換するPython コードを作成した。今回は、白線追従走行用の画像データを確認するために、白線追従走行用画像データから一部を抜き出して画像にするPython コードを作成した。

白線追従走行用画像データから一部を抜き出して画像にするPython コードを書いた。これは、前回の image_data2c_wt.py もそうだが、MNISTの手書き数字認識用に書いたPython コードを書き直したPython コードだ。
wlt_cnn_81_170828.png

Python コードを貼っておく。

def view_straight(first_offset, last_offset):
    # 白線追従走行用データセットのfirst_offset(画像の配列の番号)からlast_offset-1までの画像を表示する
    # 「ゼロから作るDeep_Learning」第8章のコードを一部引用しています
    
    # coding: utf-8
    import sys, os
    sys.path.append(os.pardir)

    import numpy as np
    from dataset_straight.straight_dataset import load_mnist
    import matplotlib.pyplot as plt

    # データの読み込み
    (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=False, one_hot_label=True)

    fig = plt.figure()
    fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.2, wspace=0.2)
    
    current_view = 1
    for i in range(first_offset, last_offset):
        ax = fig.add_subplot(4, 5, current_view, xticks=[], yticks=[])
        ax.imshow(x_test[i].reshape(10, 56), cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
        current_view += 1
    
    plt.show()


view_straight(1000, 1010)


  1. 2017年08月28日 04:34 |
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