Python 如何重塑一个数据到fir预测模型？

我需要读取两幅图像，将它们转换为150x150大小，然后将它们添加到一个阵列中，该阵列需要重新塑造为（2150150,3）的形状，以便适合keras模型。我很难理解numpy的重塑方法是如何工作的，我需要如何利用它

我的代码：

import cv2
import numpy

def loadAndReshape(target, path):
    targetImage = cv2.imread(path)
    targetImage = cv2.cvtColor(targetImage, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    targetImage = cv2.resize(targetImage, dsize=(150, 150)) / 255
    targetImage = targetImage.reshape(1, 150, 150, 3).astype('float32')
    numpy.append(target, targetImage)

targetImages = numpy.ndarray((2, 150, 150, 3))
loadAndReshape(targetImages, './/test1.jpg')
loadAndReshape(targetImages, './/test2.jpg')

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重塑

targetImages

没有问题，但最终

targetImages

仍将是一个空阵列。如何输出我的模型所需的数组？

函数“numpy.append”并没有像我想的那样在原地工作。 相反，您可以执行smth，如：

mport cv2
import numpy as np

def loadAndReshape(image_list, path):
    targetImage = cv2.imread(path)
    targetImage = cv2.cvtColor(targetImage, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    targetImage = cv2.resize(targetImage, dsize=(150, 150)) / 255
    targetImage = targetImage.reshape(1, 150, 150, 3).astype('float32')
    image_list.append(targetImage)

targetImages = []
loadAndReshape(targetImages, './/test1.jpg')
loadAndReshape(targetImages, './/test2.jpg')
.
.
.
targetImages = np.concatenate(targetImages)

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numpy.append返回副本，请参阅

您可以尝试以下方法：

import cv2
import numpy

def loadAndReshape(path):
    targetImage = cv2.imread(path)
    targetImage = cv2.cvtColor(targetImage, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    targetImage = cv2.resize(targetImage, dsize=(150, 150)) / 255
    targetImage = targetImage.reshape(1, 150, 150, 3).astype('float32')
    return targetImage

li = []
li.append(loadAndReshape('.//test1.jpg'))
li.append(loadAndReshape('.//test2.jpg'))
targetImages = np.array(li)

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非常感谢，不知怎的，我错过了它不在的地方。