如何使用已经训练好的模型测试您自己的（单个图像）数据？

Question

我正在尝试运行此repository。并且，尝试使用我自己的数据进行测试。在尝试执行此操作时，出现此错误：

回溯（最近一次通话最近）：文件“ test.py”，第34行，在 输出=预测（模型，输入）文件“ /home/kbdp5524/Downloads/DenseDepth-master/utils.py”，第12行， 预测 预测= model.predict（images，batch_size = batch_size）文件“ /home/kbdp5524/anaconda3/envs/densedepth/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py”， 行1441，在预测中 x，_，_ = self._standardize_user_data（x）文件“ /home/kbdp5524/anaconda3/envs/densedepth/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py”， _standardize_user_data中的第579行 exception_prefix ='input'）文件“ /home/kbdp5524/anaconda3/envs/densedepth/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training_utils.py”， 第145行，位于standardize_input_data中 str（data_shape））

ValueError：检查输入时出错：预期input_1具有形状 （无，无，3），但数组的形状为（480，640，4）

这是test.py和train.py代码

有人可以帮我吗？我是编码新手：）

Answer 1

您的输入图像具有RGBA图像的形状（无，无，4），但模型希望具有3通道图像均值（无，无，3）的RGB。因此，您必须将您的图像转换为3通道。 您可以使用OpenCV函数cv2.cvtColor(Image, cv2.COLOR_RGBA2RGB )来做到这一点。

要安装openCV，请执行以下操作：pip install python-opencv