Question

到目前为止，我创建了2个模型，该模型采用2个不同的训练数据集，并比较2个数据集，并通过调用训练模型后得到的模型权重给出结果输出。现在我想缝合/重叠2个图像（例如：model1训练数据集的图像1和model2训练数据集的图像1的frame1）。

我的意思是从图像中获取RGB通道，将其合并并将其保存为单个图像。我可以创建6个通道（RGB + RGB），但我不知道如何将它们合并为一个并保存它们。

以下是调用2个模型权重并进行预测的代码。

model1 = create_model()
model1.load_weights('model1.h5')
print ('model1 loaded successfully')

model2 = create_model()
model2.load_weights('model2.h5')
print ('model2 loaded successfully')

import numpy as np
from keras.preprocessing import image
i = 1
while (i < 11):
   test_image1 = image.load_img('dataset/test_set/'+str(i)+'.jpg', 
   target_size = (64, 64))
   test_image2 = image.load_img('dataset2/test_set/'+str(i)+'.jpg', 
   target_size = (64, 64))
   test_image1 = image.img_to_array(test_image1)
   test_image2 = image.img_to_array(test_image2)
   test_image1 = np.expand_dims(test_image1, axis = 0)
   test_image2 = np.expand_dims(test_image2, axis = 0)

   result = model1.predict(test_image1)
   print ("result1=", result)
   result2 = model2.predict(test_image2)
   print ("result2=", result2)

Answer 1

感谢您的回复，但我得到了我真正想要的东西。使用opencv

$mck_no_messages.removeClass('vis').addClass('n-vis'); $mck_no_messages.removeClass('n-vis').addClass('vis');

将两张图片相互连接起来。

我如何训练一个模型与2个图像拼接/重叠在一起？

1 个答案: