모델 생성이 완료되었기 때문에 훈련에 사용할 이미지를 호출합니다.
코드 5-35 이미지 호출
img = cv2.imread("../chap5/data/cat.jpg")
plt.imshow(img)
▲ 그림 5-46 예제에서 사용할 이미지
불러온 이미지를 전처리한 후 특성 맵을 확인합니다.
코드 5-36 이미지 전처리 및 특성 맵 확인
img = cv2.resize(img, (100,100)) ------ 이미지 크기 조정
input_img = np.expand_dims(img, axis=0) ------ 이미지 차원 조정
print(input_img.shape) ------ 입력 이미지 형태 출력
feature = feature_map.predict(input_img) ------ 이미지를 모델에 적용
print(feature.shape) ------ 특성 맵에 대한 형태 출력
fig = plt.figure(figsize=(50,50))
for i in range(16): ------ 이미지 16개 출력
ax = fig.add_subplot(8, 4, i+1) ------ subplot(m, n, p)는 m×n 그리드로 나누고, p 로 지정된 위치에 좌표축을 만듭니다.
ax.imshow(feature[0,:,:,i])