Python 重塑图像以适应SVM分类器
我有这样形状的图像Python 重塑图像以适应SVM分类器,python,numpy,machine-learning,computer-vision,Python,Numpy,Machine Learning,Computer Vision,我有这样形状的图像（80000，224，224，3）我想让这些图像适合SVM分类器，但我需要重塑它们，它会怎么做 假设您的形状（80000、224、224、3）表示（n_样本、像素宽度、像素高度、n_通道），并且假设您希望将其重塑为形状（n_样本、n_特征）的二维矩阵，以下代码将有所帮助 m_samples = orig_image_matrix.shape[0] image_matrix = orig_image_matrix.reshape(m_samples, -1) 对于带-1的维度，
（80000，224，224，3）（80000、224、224、3）（n_样本、像素宽度、像素高度、n_通道）（n_样本、n_特征）m_samples = orig_image_matrix.shape[0]
image_matrix = orig_image_matrix.reshape(m_samples, -1)
对于带-1的维度，该值是从数组的长度和剩余维度推断出来的。这完全取决于其余代码的实现。你应该看看numpy整形功能。它很有帮助，谢谢！！