1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Lập trình song song với Dask trong Python
Connected

Bài tập

Một pipeline xử lý ảnh

Đồng nghiệp của bạn đã viết một hàm tiền xử lý cho các ảnh ngôn ngữ ký hiệu Mỹ nhằm cải thiện độ chính xác của mô hình Machine Learning. Hàm này nhận một ảnh thang độ xám và chạy thuật toán phát hiện biên Canny. Phát hiện biên Canny thường dùng trong thị giác máy tính cổ điển và làm nổi bật các đường biên của đối tượng trong ảnh. Bạn muốn áp dụng nó cho toàn bộ ảnh trong bộ dữ liệu.

Hàm do đồng nghiệp viết đã có sẵn trong môi trường dưới tên compute_edges(), và nhận một ảnh có kích thước (1, h, w) trong đó chiều cao h và chiều rộng w là các số nguyên bất kỳ.

Mảng Dask chứa các ảnh của bạn có sẵn trong môi trường với tên image_array. Mảng này có shape (N, h, w, 3) trong đó N là số lượng ảnh, và có 3 kênh đỏ, xanh lục, xanh lam.

dask.array đã được import sẵn là da.

Hướng dẫn

100 XP
  • Chuyển ảnh màu sang thang độ xám bằng cách lấy trung bình theo chiều cuối cùng.
  • Dùng phương thức .map_blocks() của mảng ảnh thang độ xám để áp dụng hàm compute_edges() lên từng ảnh.
  • Chọn chỉ ảnh biên thứ 0 và compute nó.
  • Dùng plt.imshow() để vẽ các đường biên.