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- import requests
- from PIL import Image
- import os
- import json
- import tensorflow as tf
- import numpy as np
- from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
- from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input
-
- if not os.path.isdir("data/vgg-16"):
- os.makedirs("data/vgg-16")
-
- species = os.listdir("data/cropped")
-
- for specie in species:
- if not os.path.isdir("data/vgg-16/"+specie):
- os.makedirs("data/vgg-16/"+specie)
- fichiers = os.listdir("data/cropped/"+specie)
- for fichier in fichiers:
- if not os.path.isfile("data/vgg-16/"+specie+"/"+fichier):
- image = Image.open("data/cropped/"+specie+"/"+fichier)
- zone_recadrage = (0, 0, 224, 224)
- image_recadree = image.crop(zone_recadrage)
- image_normalisee = preprocess_input(np.array(image_recadree))
- image_normalisee.save("data/vgg-16/"+specie+"/"+fichier)
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