將 3D 數組圖像轉換為二維數組

Question

我正在嘗試通過from tensorflow.keras.preprocessing import image 。我的圖像是我寫在紙上的手寫數字，然后我通過手機從中拍攝了一張照片，然后將其大小更改為 28*28：

我使用了以下代碼：

img_width, img_height = 28, 28
img = image.load_img('rgb_seven.jpeg', target_size=(img_width, img_height))
img_tensor = image.img_to_array(img)
img_tensor.shape

形狀結果是：

(28, 28, 3)

似乎圖像被加載為3D 數組。 我需要一個2D array ，所以我這樣做：

x_image = img_tensor.reshape(len(img_tensor),-1)
x_image.shape

結果是：

(28, 84)

為什么是84 ？ 我需要 28，因為我想將其展平以作為輸入層插入。

什么是問題？

Answer 1

您應該使用color_mode='grayscale'加載圖像

img = image.load_img('rgb_seven.jpeg', color_mode='grayscale', target_size=(img_width, img_height))

它會給你形狀(28, 28, 1)

然后使用x_image = img_tensor.reshape(28, 28)會給你形狀(28, 28)

你得到形狀(28, 84)的原因是因為reshape()不會刪除維度，所以如果你想使用img_tensor.reshape(28,-1)用(28, 28, 3)重塑數組它會返回一個數組作為最后兩個維度的組合，因此你得到形狀(28, 28 * 3)

Answer 2

您應該使用tf.squeeze而不是reshape 。 Tensorflow 專門制作了一個 function 來刪除指定的尺寸，因此我認為最好使用這個。

img = image.load_img('rgb_seven.jpeg',
                     color_mode='grayscale',
                     target_size=(img_width, img_height))
img_tensor = image.img_to_array(img)

img_tensor = tf.squeeze(img_tensor, axis=-1)