Question

我希望我的keras模型使用cv2或类似的方法调整输入图像的大小。

我已经看过使用ImageGenerator，但我更喜欢编写自己的生成器，只需使用keras.layers.core.Lambda调整第一层图像的大小。

我该怎么做？

Answer 1

如果您使用张量流后端，则可以使用tf.image.resize_images()函数调整Lambda图层中图像的大小。

以下是一个展示相同内容的小例子：

import numpy as np
import scipy.ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

from keras.layers import Lambda, Input
from keras.models import Model
from keras.backend import tf as ktf


# 3 channel images of arbitrary shape
inp = Input(shape=(None, None, 3))
try:
    out = Lambda(lambda image: ktf.image.resize_images(image, (128, 128)))(inp)
except :
    # if you have older version of tensorflow
    out = Lambda(lambda image: ktf.image.resize_images(image, 128, 128))(inp)

model = Model(input=inp, output=out)
model.summary()

X = scipy.ndimage.imread('test.jpg')

out = model.predict(X[np.newaxis, ...])

fig, Axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)
Axes[0].imshow(X)
Axes[1].imshow(np.int8(out[0,...]))

plt.show()

调整Keras Lambda图层中的输入图像大小

1 个答案: