Image processing 我想将每个图像的大小调整为（32128,1），并将其规格化以将其提供给我的CNN

这是我现有的代码，它给了我一个错误，没有返回4D输入。这是代码。有什么方法可以更改它吗

img=cv2.cvtColor（cv2.imread（os.path.join（root，f_name）），cv2.COLOR\u bgr2灰色）
#转换形状的每个图像（32、128、1）
w、 h=img.shape
如果h>128或w>32：
持续
如果w<32：
加上0=np.one（（32-w，h））*255
img=np.连接（（img，加零））
如果h<128：
加0=np.one（（32128-h））*255
img=np.连接（（img，加零），轴=1）
img=np.展开尺寸（img，轴=2）
#标准化每个图像
img=img/255。

我希望能够通过使用填充来生成大小为（128,32）的每个图像，将图像尺寸扩展为（128,32,1），使其与体系结构的输入形状兼容。通过将图像像素值除以255来规范化图像像素值。我得到的错误可能是“预期输入为4维，而不是形状数组”（0,1）“将边框添加到我的图像中可以解决问题吗？

    img = cv2.cvtColor(cv2.imread(os.path.join(root, f_name)), cv2.COLOR_BGR2GRAY)   

    # convert each image of shape (32, 128, 1)
    w, h = img.shape
    if h > 128 or w > 32:
        continue
    if w < 32:
        add_zeros = np.ones((32-w, h))*255
        img = np.concatenate((img, add_zeros))

    if h < 128:
        add_zeros = np.ones((32, 128-h))*255
        img = np.concatenate((img, add_zeros), axis=1)
    img = np.expand_dims(img , axis = 2)

    # Normalize each image
    img = img/255.