(skimage.data.imread(image)) test_x.append(skimage.data.imread(image))
如何将train_x列表转换为ndarray的形状(len(train_x),50,50,3)。
浏览 16提问于2019-07-08得票数 0
我一直在寻找一个解决方案，如何使用不同大小的图像作为神经网络的输入。第一个想法是使用numpy。但是，由于每个图像的大小不同，我无法使用它，因为tensorflow不接受numpy.ndarray。没有为任何变量提供渐变
生成器产生了一个形状</e
浏览 4提问于2021-12-05得票数 0
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我有一个形状为(32,5)的numpy数组batch。批处理的每个元素都由一个numpy数组batch_elem = [s,_,_,_,_]组成，其中s = [img,val1,val2]是一个三维numpy数组，_只是标量值。numpy是一个维度为(84,84,3)的图像( img数组
我想创建一个形状为(3
浏览 3提问于2017-07-21得票数 4
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好，这是个很长的问题。问题是：建议的解决方案：-图像有不同的维度。(包含所有图像)转换为np.array()：
dataset =
浏览 0提问于2020-05-16得票数 2
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我有一个形状为(6,500,500)的tiff图像，我将其读取为numpy数组 <type 'numpy.ndarray'>(6,500, 500)image = image.transpose((1, 2, 0)
浏览 3提问于2017-11-07得票数 1
我有一个数字数组的图像，形状(480,640)是灰度的。print str(img.shape) +' '+ str(type(img)) +&
浏览 2提问于2014-04-10得票数 0
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我读了一个图片，如下所示读取的图像的形状是(1200, 1600, 3)。= 3:时，将出现一条错误消息AttributeError: numpy.ndarray' object has no attribute get_shape
在我看来，get_
浏览 0提问于2017-02-20得票数 0
给定一个形状为(height, width)的图像矩阵，其值在uint8范围内，该矩阵经过一次热编码(转换为分类)为(height, width, n)的形状，其中n是可能类别的数量，在本例中为3，得到的形状为(height, width, 3)，我想撤消分类转换并获得(height, width)的原始形状。[1]
decoded_image = <e
浏览 9提问于2020-05-05得票数 1
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我有一个列表，例如，temp_list具有以下属性：temp_list[0].shape = (224,224,3) x = np.array(temp_list) ValueError: could not broadcast input array from shape (224,224,3) into shape (
浏览 16提问于2017-05-15得票数 105
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我正在学习Tensorflow和Python。我尝试从文件中读取图像，然后使用matplotlib显示该图像。这是我的代码。img = sess.run(image) plt.axis('off') plt.show()
这也打印了一个巨大的数组，我知道它是每个像素的RGB值。现在，我<
浏览 2提问于2018-05-15得票数 0
2回答
我正在尝试将一个连续的列表点(在0和1之间)转换为黑白图像，表示列表点下/上的区域。plt.plot(points)plt.show()
我可以保存matplotlib生成的
浏览 35提问于2020-03-09得票数 0
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我正在尝试使用opencv在python中构建一个人脸检测应用程序。有关我的代码片段，请参见下面的内容：cascadePath = "/home/work/haarcascade_frontalface_default.xml[0] for (x,y,w,h) in faces:
cv2.
浏览 9提问于2016-06-11得票数 1
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我将一个numpy数组保存到图像中，如下所示：print(xNext[0,:,:,0].)+'.npy',xNext[0,:,:,0])我尝试了下面的方法，并使用3D数组(
浏览 0提问于2018-08-15得票数 0
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我有很多nii.gz图像，需要从3D到2D，我尝试使用以下代码，但由于nii.gz扩展，它无法工作：img = nib.load('teste01converted.nii.gz')newimg = img.reshape(332,360*360)
有谁可以帮我？下面是我正在处理的图像的一个例子：
浏览 8提问于2022-01-10得票数 2
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我加载了大量的大图像，并得到了一个形状数组(num-raster，h，w)，其中num-raster是图像的数量，h/w是图像的高度/宽度(它们都是相同的大小)。我希望将数组转换为形状(h*w，num-raster)。(res.shape[1] * res.shape[2]
浏览 0提问于2014-03-15得票数 3
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我正在看一个关于使用OpenCV，numpy，PIL的面部识别项目的教程。在训练过程中，图像被转换为numpy数组，有什么必要将其转换为numpy数组呢？
浏览 4提问于2019-05-19得票数 3
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好的，这是我的代码import cv2s, im = cam.read()pixel=set(pixels)pixel.symmetric difference(colour)
我希望能够使图像的像素与我存储的像素列表进行对
浏览 0提问于2016-05-08得票数 0
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所以我有两个图像，X和Y，作为数字阵列，每个形状(3，30，30)：也就是说，3个通道(RGB)，每个通道的高度和宽度都是30个像素。我想将它们组合成一个numpy数组，以获得特定的输出形状：my_pair.shape = (2, 3, 30, 30)my_pai
浏览 6提问于2016-08-09得票数 0
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我试着遵循这个教程我不太喜欢这里的输出形状。如果输入形状为3x150x150，内核大小为3x3，那么输出形状不是3x148x148吗？(假设没有填充)。然而，Keras Doc说：
在我看来，输出形状</
浏览 0提问于2019-01-08得票数 3
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我有以下格式的像素数据(B，G，R) [(0, 0, 255), (0, 255, 0)],]
这意味着这是一个2D图像，其中第一个像素是红色，第二个像素是绿色，第三个像素是蓝色，最后一个像素是黑色。很明显，我的原始图像非常大，所以2x2只是一个</
浏览 1提问于2016-04-06得票数 4
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