Question

我正在编程一个神经网络（CNN），我在那里提供图像作为网络的输入。我想把图像Ccovert变成灰度，将图像的深度从3减少到1。

我使用OpenCV函数进行转换如下。

X = []
for name in cars:    
    img = cv2.imread(name,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    X.append(img)
for name in non_cars:    
    img = cv2.imread(name,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    X.append(img)

已创建X，其中包含用于培训目的的数据。

每个图像是64乘64乘3 转换为灰度后，我应该得到64乘64比1。

打印出我的阵列X的形状

print(X_train.shape[0], 'train samples')
Output - X_train shape: (15984, 64, 64)

15984是图像数量。我期待输出为（15984,64,64,1）

我的神经网络给了我这个错误：

ValueError：无法为Tensor'image_input：0'提供形状值（64,64,64），其形状为'（？，？，？，3）'

请指导我帮助。

Answer 1

当你在那里加载图像作为灰度时，如果检查形状将是（64,64），当你添加和堆叠这些图像时，你将最终得到（15984,64,64）。使用（64,64）的图像表示可以被视为64×64像素的一个通道的矩阵。如果您需要添加缺少的通道轴，可以使用：

img = img[:,:,np.newaxis]

然后你会得到像（64,64,1）那样的形状。

注意：您可以在X_train上执行相同的操作。有关详情，请查看numpy.expand_dims。

OpenCV灰度转换提供意想不到的形状

1 个答案: