01. 数据集

我们首先需要从互联网上获取包含墙壁裂缝的图像（URL格式）数据。总共包含1428张图像：其中一半是新的且未损坏的墙壁；其余部分显示了各种尺寸和类型的裂缝。

第一步：读取图像，并调整大小。

images = []for url in tqdm.tqdm(df['content']):    response = requests.get(url)    img = Image.open(BytesIO(response.content))    img = img.resize((224, 224))    numpy_img = img_to_array(img)    img_batch = np.expand_dims(numpy_img, axis=0)    images.append(img_batch.astype('float16'))images = np.vstack(images)

从下面的示例中您可以看到，在我们的数据中显示了不同类型的墙体裂缝，其中一些对我来说也不容易识别。

图例

02. 机器学习模型

 

我们想要建立一个机器学习模型，该模型能够对墙壁图像进行分类并同时检测异常的位置。为了达到这个目的需要建立一个有效的分类器。它将能够读取输入图像并将其分类为“损