1回答
您好，我正在尝试重塑一个充满像素数据的数组，这些数据来自用OpenCv加载的图像。生成的组合数组的形状为(100,28,28,3)，我正在尝试使其形状为(100,28,28)，不能使用np.delete或reshape将其完全删除。任何帮助都是最好的！到目前为止，我的代码如下：import glob
浏览 2提问于2018-02-24得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用.mat加载Scipy.io从Tensorflow导出的OpenCV映像。我可以修改Tensorflow代码，直接用3个通道导出.mat图像，但是我会丢失很多数据，甚至看起来也不正确。(640、640、128)
我想重塑它，因为OpenCV不能加载128个通道<
浏览 0提问于2018-09-27得票数 3
回答已采纳
3回答
一个大的numpy数组来激发数据
、、、、
我有很大的矮小的阵列。其形状为(800,224,224,3)，这意味着有3个通道的图像(224 * 244)。对于星火中的分布式深度学习，我想将'numpy数组‘更改为’Spark dataframe‘。我的方法是：
使用VectorAssemb
浏览 8提问于2017-10-24得票数 4
回答已采纳
1回答
我有一个TensorFlow模型，在这个模型中，我想传递一个图像给它，以便它确定图像中的对象。然而，该模型抱怨图像的形状，说无论它接收(1, 7, 7, 2048)如何，它都希望它以(1, 1, 1, 2048)的形式出现。我已经尝试通过numpy.reshape(myObj, (1, 1, 1, 2048))或numpy.reshape(myObj, (1, 1, 1, -1))在图像上执行numpy.reshap
浏览 1提问于2018-07-08得票数 0
我想将numpy数组从(32,32,1)重塑为(32，32，32)，这样我就可以使用matplotlib.pyplot.imshow()绘制它的图像。我收到了一个matplotlib.pyplot.imshow()的无效尺寸错误，所以我假设它需要(32,32)。
如何重塑我的numpy数组来绘制图像？
浏览 14提问于2019-08-14得票数 0
回答已采纳
我试图在卷积网络中对手写数字的MNIST数据库进行分类，但得到了这个错误：ValueError: Error when checking input: expected conv2d_40_inputto have 4 dimensions, but got array with shape (28, 28, 1) 我的任务是使用交叉采样，这就是为什么数据被分成5组。epochs=1, validation_data=(validation_data, validation_labels))
tf.keras.backend.clear_sessio
浏览 18提问于2019-12-17得票数 0
我用图像中的数据做了一个numpy数组。我想将numpy数组转换为一维数组。import numpy as np img_buffer = img_buffer.reshape(width * height)
print str(
浏览 1提问于2012-11-08得票数 2
回答已采纳
1回答
我有以下代码，它从一系列图像中获取调色板，并尝试使用numpy reshape重塑输出。但是当我尝试重塑输出时，我得到的错误是无法将大小为27的数组重塑为形状(3,3)。256,256,265),(256,256,265),(256,256,265),(256,256,265),(256,256,265),(256,256,265),(256,256,265)] 这是9个包含调色板的元组，调色板应该可以重塑<
浏览 14提问于2021-03-22得票数 0
回答已采纳
如何将(55，11) numpy数组重塑为(55，11，1) numpy数组？尝试：for i in range(len(numpy_array)):
numpy_array[i] = n
浏览 13提问于2022-06-07得票数 0
回答已采纳
我有一个(通道，行，协议)格式的图像。如何将其保存为此格式？
似乎大多数库(OpenCV、imageio等)希望它是(行，列)或(行，列，通道)。注意:我不是在寻找如何重塑image/numpy数组并保存它。
浏览 2提问于2018-09-19得票数 0
1回答
我正在用TensorFlow学习ML，然后我有了一个简单的MNIST模型。tf.float32))现在，我想通过传递数字图像来练习这个模型因此，问题是如何(在Python中)定义要加载到映像中的变量(.bmp、.jpg、.png.)。其想法是首先在我的计算机中使用本地文件进行实践，然后能够通过从客户机(据推测，通过REST方式通过JSON
浏览 0提问于2018-04-02得票数 0
我需要将图像从一个数据集中加载到一个numpy矩阵数组中，该数据集中包含800个图像，每个图像都是64×64像素。我需要将每个64 * 64的图像转换成有4096列的矩阵的一行。下面我已经展示了我是如何处理代码的。我收到ValueError:无法将大小为4096的数组重塑为形状(64，)。请帮帮忙谢谢。
浏览 18提问于2019-03-31得票数 0
回答已采纳
我正在构建一个神经网络，并试图将彩色图像加载到网络中，但我一直收到重塑错误。我将所有图像的大小调整到最小尺寸(在本例中为110x110)，但是当我尝试将X(每个图像像素的未展开3d列表)转换为numpy数组时，将使用下面这行代码调用xTrain：我得到这个错误："ValueError:无法将输入数组从形状(110,110,3
浏览 1提问于2020-06-29得票数 2
3回答
我有一个形状为(1429,1)的numpy数组，其中每一行本身都是一个形状为(3,100)的numpy数组，其中l可以随行而变化。如何通过展平每一行来重塑此数组的形状，以使生成的numpy数组具有(1429, 300)形状
浏览 1提问于2017-10-15得票数 1
1回答
我使用张紧板来可视化我的列车图像(cifar10数据集)。但是TensorBoard给我看了一些非常奇怪的图片。下面是截图。
这是一些相关的代码。
浏览 4提问于2017-06-24得票数 0
回答已采纳
1回答
使用NumPy，我正在尝试重塑加载后如下所示的数据：它有54项，我正在尝试最终将其重塑为一个27x2的数组。它确实以数组的形式加载，但返回的形状为：()我已经用NumPy进行了测试，执行以下操作：
test = np.arang
浏览 0提问于2015-03-17得票数 0
1回答
我正在使用keras在MNIST数据集中加载。我的问题是我需要使用AlexNet作为我的算法。理解AlexNet模型，我需要从277x277图像开始，但是MINST数据集有28x28。我如何重塑numpy数组，使每个图像都是227x277，然后使用完整的AlexNet模型？(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
这就是我<em
浏览 0提问于2020-12-18得票数 2
我有三个阶段: 1.将Image转换为numpy数组2.将数组保存在文本文件中3.通过读取该文本文件将数组转换为ImagefromPIL import Imageim = Image.open("a.jpg") # img size (480,910,3)
np_im = numpy.arra
浏览 24提问于2019-10-31得票数 0
1回答
我找不到一种简单有效的方法来转换pygame中的Surface。通过变换，我的意思是自由地重塑图像。例如：
我已经尝试将Surface转换为numpy数组，并对其应用操作，将其转换回Surface。然而，这种方法似乎非常慢。
浏览 33提问于2021-09-21得票数 0
我有不同的.npy文件，其中有保存的numpy数组(或者表示为矩阵的图像，维数= 64，另一个我不知道)。这样，我就有了一个shape <code>D2</code>的numpy.ndarray <code>D1</code&g
浏览 16提问于2020-03-15得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
