Tensorflow 如何对几乎所有的黑色图像进行图像识别？
我在一家壁球俱乐部安装了一个摄像头，想让它告诉我壁球场是有人住还是空着。我用几百张被占领和空荡荡的球场的图片来训练它，效果很好 现在需要注意的是，有时俱乐部提前关门，灯光也会熄灭。所以我基本上有几乎黑色的图像。我试着在我的“空”壁球场训练集中添加一些这样的图片。我重新运行了图像训练，但新模型没有预测这些暗图像为空。它认为它们被占用了 接下来，我尝试创建一个名为“court_closed”的新类。我在那里放了五张这样的黑色图片，然后重新训练。现在模型认为黑暗的图像是“空的”。从技术上讲，这比认为他们被占用要好。但为什么不预测他们“法庭关闭”？我是否需要添加数百个几乎相同的黑色/黑色图像 下面是一个示例图像：Tensorflow 如何对几乎所有的黑色图像进行图像识别？,tensorflow,computer-vision,image-recognition,Tensorflow,Computer Vision,Image Recognition,我在一家壁球俱乐部安装了一个摄像头，想让它告诉我壁球场是有人住还是空着。我用几百张被占领和空荡荡的球场的图片来训练它，效果很好 现在需要注意的是，有时俱乐部提前关门，灯光也会熄灭。所以我基本上有几乎黑色的图像。我试着在我的“空”壁球场训练集中添加一些这样的图片。我重新运行了图像训练，但新模型没有预测这些暗图像为空。它认为它们被占用了 接下来，我尝试创建一个名为“court_closed”的新类。我在那里放了五张这样的黑色图片，然后重新训练。现在模型认为黑暗的图像是“空的”。从技术上讲，这比认为他
我想我是通过使用Imagemagick命令行解决的。我可以将图像转换为HSI或LAB，并从I或L通道的平均值中获得亮度（强度或光度）
convert court1.jpg -colorspace HSI -channel b -separate +channel -scale 1x1 -format "%[fx:100*u]\n" info:
结果将在0到100%之间，0为黑色，100为白色我认为您需要更多的“球场关闭”图像。我通常尝试在我的火车数据的每一个类别中有等量的图像。我认为这里非常需要一些预处理。NN无法从黑色图像中学习任何功能。也许可以尝试将其转换为HSV颜色空间，应用一些高斯模糊和二进制阈值。你有没有在哪里发布更多的代码？也可以看看。谢谢。我将尝试使用更多的court_封闭图像。我能复印一下我的那五本吗？还是说它们必须是独一无二的？“它们几乎都是黑色的。”法拉兹检查一下答案。