Чтобы подготовить изображение для набора данных в Python, вы можете использовать несколько методов. Вот несколько распространенных подходов:

1. Предварительная обработка изображения: включает в себя применение различных преобразований к изображению для повышения его качества или извлечения важных функций. Некоторые распространенные методы предварительной обработки включают изменение размера, обрезку, поворот и настройку яркости/контрастности.

2. Нормализация. Нормализация значений пикселей изображения помогает стандартизировать данные и повысить производительность модели. Он предполагает масштабирование значений пикселей до определенного диапазона, например [0, 1] или [-1, 1].

3. Аугментация. Методы аугментации изображения создают дополнительные обучающие выборки путем применения случайных преобразований к исходному изображению. Это помогает увеличить разнообразие и размер набора данных. Методы увеличения включают случайные перевороты, повороты, перемещения и масштабирование.

4. Извлечение функций. В некоторых случаях вам может потребоваться извлечь определенные функции из изображения вместо использования необработанных значений пикселей. Это можно сделать с помощью таких методов, как обнаружение границ, гистограмма ориентированных градиентов (HOG) или извлечение признаков на основе глубокого обучения с использованием предварительно обученных сверточных нейронных сетей (CNN).

5. Кодирование данных. В зависимости от типа набора данных и используемого алгоритма машинного обучения вам может потребоваться закодировать изображения в подходящий формат. Например, если вы работаете с категориальными данными, вы можете преобразовать изображения в векторы с горячим кодированием.