ডেটা প্রি-প্রসেসিং বলতে বিভিন্ন স্রোত থেকে সংগৃহীত সকল ডেটাকে একটি সাধারণ ফরম্যাটে বা ইউনিফর্ম ডেটাসেটে রূপান্তর করার কাজ। রিয়েল-ওয়ার্ল্ড ডেটা কখনো আদর্শ হয় না, তাই মিসিং সেল, এরর, আউটলায়ার, কলামে ডিসক্রেপ্যান্সি থাকতে পারে। ছবি সঠিকভাবে এলাইনড নাও হতে পারে, বা অস্পষ্ট বা খুব বড় হতে পারে। প্রি-প্রসেসিংয়ের লক্ষ্য এই ত্রুটিগুলো দূর করা।
ইমেজের রেজোলিউশন পাওয়ার জন্য বিল্ট-ইন shape ফাংশন ব্যবহার করা হয়। ইমেজ পড়ার পর পিক্সেল মান অ্যারে আকারে সংরক্ষণ হয়, যা আসলে একটি Numpy অ্যারে। একবার ইমেজ পড়ে অ্যারেতে রূপান্তর হলে shape ফাংশন কল করে এর রেজোলিউশন বুঝা যায়।
scikit-learn লাইব্রেরি ব্যবহার করে ইমেজ আপলোড করে রেজোলিউশন কনসোলে পাওয়ার উদাহরণ নিচে দেওয়া হলো:
উদাহরণ
from skimage import io
path = "path to puppy.PNG"
img = io.imread(path)
print("ইমেজ পড়া হচ্ছে")
io.imshow(img)
print("ইমেজ কনসোলে প্রিন্ট করা হয়েছে")
print("ইমেজের রেজোলিউশন:")
print(img.shape)আউটপুট
ইমেজ পড়া হচ্ছে ইমেজ কনসোলে প্রিন্ট করা হয়েছে ইমেজের রেজোলিউশন: (397, 558, 4)
ব্যাখ্যা
- প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা হয়েছে।
- ইমেজ সংরক্ষিত পাথ ডিফাইন করা হয়েছে।
imreadফাংশন ব্যবহার করে পথে গিয়ে ইমেজ পড়া হয়েছে।imshowফাংশন ব্যবহার করে ইমেজ কনসোলে দেখানো হয়েছে।shapeফাংশন ব্যবহার করে ইমেজের রেজোলিউশন বের করা হয়েছে।- আউটপুটের তৃতীয় মান ৪ দেখাচ্ছে, অর্থাৎ এর ৪টি চ্যানেল আছে: R, G, B এবং আলফা ভ্যালু।
- ডেটা কনসোলে দেখানো হয়েছে।
