【发布时间】：2021-07-29 18:17:48
【问题描述】：
我试图建立一个模型，可以根据输入图像区分蜜蜂和大黄蜂。
我的计划是构建一个分类模型，该模型将图像数组作为输入，并返回“蜜蜂”或“大黄蜂”。 我以为我可以用蜜蜂图像来拟合模型，这就是我卡住的地方。
据我所知，这是目前为止：
from PIL import Image
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
link = 'https://www.dadant.com/wp-content/uploads/2017/12/ABJ-Extra-December12-256x256.jpg'
img = Image.open(link)
x = np.array(img)
y = ['honey bee']
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(arr, y)
x 返回一个不能超过 logreg 的 3d 数组。
有什么方法可以拟合模型吗？也许，把 arr 变成一个数据框？
【问题讨论】：
标签： python machine-learning image-processing scikit-learn logistic-regression