폐사진이미지 딥러닝 구현하기

1. c드라이브 밑에 lung_images 라는 폴더를 만들고 폐사진 20장을 넣는다.

2.c드라이브 밑에 lung_images라는 폴더에 있는 사진들을 불러오는 코드를 생성한다.

import os
import re
test_image = 'c://lung_images'
file_list = os.listdir(test_image) #해당 디렉토리의 파일의 이름을 추출 
file_name = []
for i in file_list:
    a = re.sub('[^0-9]','',i)
    file_name.append(int(a))
file_name.sort()
b = []
for k in file_name:
    b.append("c://lung_images"+'//'+str(k)+'.png')
print(b)

3. 위의 이미지를 np.array로 변환하고 이미지를 숫자로 변경하는 cv함수를 사용하라.

import cv2
import os
import re

test_image = 'c://lung_images'
def image_load(path):
    file_list = os.listdir(path) #해당 디렉토리의 파일의 이름을 추출 
    file_name = []
    for i in file_list:
        a = re.sub('[^0-9]','',i)
        file_name.append(int(a))
    file_name.sort()
    b = []
    for k in file_name:
        b.append(path+'//'+str(k)+'.png')
        
    images =[]
    for i in b:
        img = cv2.imread(i) #이미지를 숫자로 변환하는 코드
        images.append(img)
    images = np.array(images)
    return images

4. 위의 함수를 판다스 디렉토리에 저장하고 함수를 import 하여 실행하라.

1. 주피터노트북의 위치를 확인한다.

!dir

결과

2. 해당 위치에 파일을 저장.

이름: yys_reseach.py(확장자명:py)
모든파일 형식으로 저장한다.

3. 주피터 노트북의 Kernel을 다시 실행하고 함수를 import한다.

import yys_research
test_image = 'C://lung_images'
yys_research.image_load(test_image)