Lors du traitement d'images avec Google Colaboratory, vous souhaiterez peut-être afficher et comparer plusieurs images. Si vous affichez simplement chaque feuille en boucle, cela prendra de la place verticalement et le défilement sera difficile, je veux donc les organiser horizontalement autant que possible pour utiliser efficacement l'espace.
Je ne l'ai pas confirmé, mais cela peut fonctionner avec Jupyter Lab / Notebook.
import matplotlib.pyplot as plt
def show_images(images, figsize=(20,10), columns = 5):
plt.figure(figsize=figsize)
for i, image in enumerate(images):
plt.subplot(len(images) / columns + 1, columns, i + 1)
plt.imshow(image)
Cette fois, nous utiliserons l'ensemble de données CIFAR-100 qui peut être lu à l'aide de Keras.
from keras.datasets import cifar100
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar100.load_data(label_mode='fine')
images = x_train[:10]
show_images(images)
show_images(x_train[:100], figsize=(10,15), columns = 10)
Les paramètres nécessitent quelques ajustements.
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