我如何重塑我的数据集以训练 CNN

Question

您好，我有一个 80x60 的 32FC1 图像数据集，我正在做的是重塑数据集以对其进行转换和标记，以便它可以用于训练 CNN，但是当我重塑数据集时，出现以下错误：

arraynegativos= ds_negatives.reshape(( n_negatives_img, img_width, img_height))
arraypositivos= ds_positives.reshape((n_positives_img, img_width, img_height))

AttributeError: 'list' object has no attribute 'reshape'

所以我将我的 ds_negative 转换为 numpy 数组，如下所示：

ds_negatives1 = np.array(ds_negatives)

但它给了我这个错误：

cannot reshape array of size 1 into shape (26308,80,60)

所以现在我有点困惑，我如何将我的数据集转换成这样？

这是脚本的链接，所以你可以更好地看到它。

https://colab.research.google.com/drive/1KzoHXA8Y6lcyvq7K7segFfJp2AIw9P45?usp=sharing

Answer 1

当您说ds_negatives = ["/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/negative_depth.txt"]您不是将ds_negatives设置ds_negatives文件的内容，而只是将其设置为包含文件路径的字符串。 因此列表（以及您从中创建的 np 数组）仅包含一项。 根据您想如何阅读文本文件，您应该使用open("path", "r").read()或.readlines()

Answer 2

您需要将图像加载到列表或数组中。 尝试在以下脚本中使用“imread”和“append”函数：

imagesWithLabels = []
for filename in listdir('C:/AI/images/cats'):
    # load image
    img_data =   image.imread('C:/AI/images/cats/' +\
    filename)
    # store loaded image in a list
    imagesWithLabels.append((img_data,0))