Python 无法将RGB图像读取到numpy阵列中
关于这个话题,我已经讨论了这么多问题。这里面临着一个奇怪的问题。我将图像路径存储在Python 无法将RGB图像读取到numpy阵列中,python,numpy,jpeg,scikit-image,Python,Numpy,Jpeg,Scikit Image,关于这个话题,我已经讨论了这么多问题。这里面临着一个奇怪的问题。我将图像路径存储在文件名中 from skimage import io import numpy as np X = np.array([np.array(io.imread(i)) for i in file_names]) print(X.shape) # (50,) print(X[0].shape) # (375, 500, 3) 我需要X成为(503755003)。我尝试了重塑,添加了np.newaxis等,但都失败
文件名中
from skimage import io
import numpy as np
X = np.array([np.array(io.imread(i)) for i in file_names])
print(X.shape)
# (50,)
print(X[0].shape)
# (375, 500, 3)
我需要X
成为(503755003)
。我尝试了重塑
,添加了np.newaxis
等,但都失败了。我的下一步是将其用于CNN
。基本上,我想用我的图像创建一个mnist_cnn类数据集
下一行:
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3),
activation='relu',
input_shape = (375, 500, 3)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, # y is (50,36) using one hot encoding
batch_size=10,
epochs=10,
verbose=2)
原因如下:
ValueError:检查输入时出错:预期conv2d\u 3\u输入有4个维度,但得到了形状为(50,1)的数组
numpy部分看起来很简单:
from skimage import io
import numpy as np
# assumption: images are homogeneous in terms of dimensions and channels!
files = ['C:/TEMP/pic0.jpg', 'C:/TEMP/pic0.jpg', 'C:/TEMP/pic0.jpg', 'C:/TEMP/pic0.jpg']
image_array = np.stack([io.imread(i) for i in files]) # default: axis=0
image_array.shape
# (4, 720, 540, 3)