Если у вас есть большие наборы данных изображений, вам потребуется очень много времени для изменения размера процессора. В этой статье я покажу вам, как изменить размер изображений с помощью бесплатного графического процессора Google Colab.

  • Создайте новый файл google colab
  • создать репозиторий github для хранения набора данных изображений
  • клонировать репозиторий в Google Colab
  • запустить код

Вы можете создать colab-файл отсюда https://colab.research.google.com/#create=true
после создания colab-файла нажмите Редактировать> Настройки ноутбука> Установить GPU.

или вы можете получить мой код здесь https://colab.research.google.com/drive/1sMC5xOTRAPBewNH4BG32vcSWg7ZoYt_g?usp=sharing

Теперь клонируйте репозиторий git hub, где находится ваш набор данных, или просто создайте папку и сохраните изображения.

import cv2
import numpy as np
import os
PATH = os.getcwd()
resize_all_image_path = PATH + '/images' #SOURCE PATH
print(resize_all_image_path)
new_cat = []
for x in os.listdir(resize_all_image_path):
    new_cat.append(x)
    print(x)
IMG_SIZE = 32
def resize_all_image():
for catagory in new_cat:
    path = os.path.join(resize_all_image_path, catagory)
    for img in os.listdir(path):
    try:
        img_array =cv2.imread(os.path.join(path,img),cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        new_array = cv2.resize(img_array,(IMG_SIZE,IMG_SIZE))
x=str(img)
        img_loc='newimages/'+catagory+'/'+x #DESTINATION PATH
        cv2.imwrite(img_loc,new_array)
    except Exception as e:
        pass
    print("Resized and shave character {}".format(catagory))
resize_all_image()
print("Resized and saving Completed!")

Вот и все. Спасибо за чтение.