如何将具有[H，W，C]形状的批量图像转换为大小为[N，H，W，C]的字典？
将具有[H，W，C]形状的批量图像转换为大小为[N，H，W，C]的字典，可以通过以下步骤实现：
- 首先，确定批量图像的数量N，假设为n。
- 创建一个空字典，用于存储转换后的图像数据。
- 使用循环遍历每个图像，从1到n。
- 对于每个图像，将其形状从[H，W，C]转换为[1，H，W，C]，即在第0维度添加一个维度。
- 将转换后的图像数据添加到字典中，以图像索引作为键。
- 循环结束后，字典中将包含n个键值对，每个键对应一个转换后的图像数据。
- 返回转换后的字典作为结果。
这样，就成功将具有[H，W，C]形状的批量图像转换为大小为[N，H，W，C]的字典。
在腾讯云中，可以使用腾讯云的图像处理服务来进行图像转换和处理。腾讯云图像处理服务提供了丰富的图像处理功能，包括图像格式转换、尺寸调整、裁剪、旋转、滤镜效果等。您可以通过腾讯云图像处理服务的API接口来实现上述图像转换操作。具体的产品介绍和API文档可以参考腾讯云图像处理服务的官方文档：https://cloud.tencent.com/document/product/460。
请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因实际需求和使用的编程语言而有所不同。
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我正在使用张量流通过卷积神经网络来处理彩色图像。下面是一个代码片段。
我的代码会运行，所以我想我得到了正确的通道数。我的问题是，如何正确地对rgb数据进行排序？它的形式是rgbrgbrgb还是rrrgggbbb？目前，我正在使用后者。谢谢。任何帮助都将不胜感激。
c_output = 2
c_input = 784 * 3
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial)
浏览 4提问于2016-12-30得票数 4
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当我试图使用tf.nn.conv2d_transpose()获得宽度、高度和深度减半的图层结果时，它在使用指定的批处理、宽度、高度、通道(输入和输出)时工作。
通过设置batch_size="None"，培训对于指定的batch_size很好，而验证对于图像(或图像)很好。
现在，我试图通过训练128x128x3图像来构造编解码器网络结构.(这些训练图像是从wxhx3原始图像中裁剪出来的图像)
输入形状为128x128x3，输出形状为12x128x3。第一层是具有k=3x3的卷积层，strides = 1，填充=1，采用编解码结构.
在指定的宽度和高度(128 X 128)下，
浏览 1提问于2021-05-26得票数 0
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在阅读一本PyTorch书籍时，我偶然发现了这样一段代码，其中作者更改了轴的顺序。 img_t.permute(1，2，0) (将轴的顺序从C×H×W更改为H×W×C) 在神经网络中，H x W x C是输入图像的默认输入尺寸吗？
浏览 48提问于2021-09-17得票数 0
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让我们把BS作为批次的大小，H是高度，w是重量，c是通道的数目，在我的例子中是3。
当我用这样的形状保存我的图像(BS，C，H，W)时
torchvision.utils.save_image(image, path)
它工作很好，但图像是不可读的，因为格式是错误的。
但是，当我将图像重塑为正确的格式(BS，H，W，C)时，下面的代码不起作用。
image = image.reshape(BS,H,W,C)
torchvision.utils.save_image(image, path)
以下是我陷入的错误：
TypeError:无法处理此数据类型：(1，1,256)，\u1
浏览 6提问于2022-01-27得票数 0
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我正在使用一个模块(SwimIR)来实现基于PyTorch的图像超分辨率
所做的操作之一是：
b, c, h, w = img_lq.size()
E = torch.zeros(b, c, h*scale_factor, w*scale_factor).type_as(img_lq)
W = torch.zeros_like(E)
也就是说，得到张量形状并创建一个新的相同形状的零张量。除了高度和宽度分别为b和w之外，方法size()返回的两个赋值变量size()和c是什么呢？
在中，我还没有发现任何能给我提供关于这两个变量的线索的东西。
浏览 11提问于2022-06-21得票数 1
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我不知道tensorflow中的卷积中性网络是如何计算这个中的维数的。
图像有28*28像素(x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1]))
补丁大小为5x5 (W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
第一个卷积层由：(h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1))完成
第一层的形状是：h_pool1.get_shape()和TensorShape([Dimension(10), Dimension(14), Dimension(14),
浏览 2提问于2016-11-01得票数 2
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我在网上查了一下，但找不到合适的东西。
如何才能有这样的主(原始主)：
int main()
{
Image left;
std::ifstream ifs("left.txt");
ifs >> left;
ifs.close();
waitForKey("cout << left");
std::cout << left;
}
试着像这样(我的解码)：
//m_pixel is a member that ho
浏览 0提问于2018-11-26得票数 4
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我有一批用于ML任务的图像。这些图像位于N，C，H，W形状的数字阵列中。
N - number of images
C - chanels (in my case 1)
H - height
W - width
我想使用输入图像作为一种激活映射的损失函数。为此，我希望使用以下公式对0到1之间的每个图像进行标准化：
zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x))
我希望将每个图像分别标准化为自己的最大值和最小值，而不是批处理值。在将图像保存在批处理中时，最有效的方法是什么？
浏览 6提问于2022-08-26得票数 0
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如果我使用tf.transpose，它是否也会更改内存布局？
在numpy中，它使用函数np.ascontiguousarray。
我是说如果我用库达的话这很重要。因为如果内存布局是N，C，H，W，N，H，W。样品的Nr，H.阵列高度W ..。阵列宽度C ..。数组深度，例如RGB)
怎么检查这个？
浏览 1提问于2018-04-20得票数 3
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我试图重现这段代码的结果：，据我所知，我遇到的第一个问题是，https://github.com/vjayd/Image-Alignment-using-CNN数据是灰度图像，而不是彩色图像，所以为什么他使用rgb2gray函数将它们转换成灰度图像 for img_train in glob.glob(trdata):
n = io.imread(img_train)
n = rgb2gray(n)
n= resize(n,(28,28))
train_x.append(n.reshape(1, 28, 28)) (1, 1, 28, 28)在这一行中是什么意
浏览 676提问于2021-08-04得票数 0
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我有以下TensorFlow代码：
layer_1 = tf.add(tf.matmul(tf.cast(x, tf.float32), weights['h1']), biases['b1'])
但是抛出了以下错误：
ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 3 for 'MatMul' (op: 'MatMul') with input shapes: [?,5741,20000], [20000,128].
它说x的形状是(?,5741,20000)。如何将x的形状转换为(57
浏览 0提问于2018-05-04得票数 4
假设我们有两个TensorFlow张量：input和weights。
比方说，input是n个图像的张量。所以它的形状是n，H，W，C。weights是n个标量权重的简单列表：[w1 w2 ... wn]
其目的是将每个图像与其相应的权重进行标量相乘。
如何做到这一点？
我尝试使用具有1x1核的tf.nn.conv2D，但我不知道如何将秩1权重张量重塑为所需的秩4核张量。
任何帮助都将不胜感激。
浏览 2提问于2019-10-20得票数 1
我很好奇是否有更好的方法来做一个无意义的ravel+reshape。
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)。
我现在就是这样做的：
res = my_function(some_variable) #(num-rasters, h, w)
res = res.ravel(order='F').reshape((res.shape[1] * res.shape[2], res.shape[0])) #
浏览 0提问于2014-03-15得票数 3
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图像的NumPy切片
、、、、
我一直在寻找在另一个上复制一个图像。
我编写了一个非常简单的python函数：
def fromCopyTo(target, destination, x, y):
h, w = target.shape
destination[y:y+h,x:x+w] = target
return destination
其概念是获取目标图像和X和Y坐标，并将目标图像复制到<code>E 211</code>的位置--而不考虑目标图像的大小(假设<code>E 112</code>目的地<code>e 213</
浏览 2提问于2015-03-07得票数 1
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我的问题是BatchNormalization (BN)是如何标准化的。
我要问的是，BN是否分别对每个像素的通道进行规范化，还是将所有像素合并在一起。它是在每个图像的基础上，还是在整个批处理的所有通道上进行的。
具体来说，BN是在X上运营的。比如说，X.shape = [m,h,w,c]。因此，对于axis=3，它是在"c“维度上操作的，即通道数(对于rgb)或功能映射数。
因此，假设X是一个rgb，因此有3个通道。BN是否做了以下工作：(这是BN的简化版本，用于讨论维度方面。我知道伽马和贝塔是学习的，但这里并不关心。)
对于m中的每个m
对于每个像素(h，w)，取相关的r、g、
浏览 6提问于2017-11-15得票数 4
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我有一个形状img.shape = (500, 439, 3)的图像
卷积函数是
def convolution(image, kernel, stride=1, pad=0):
n_h, n_w, _ = image.shape
f = kernel.shape[0]
kernel = np.repeat(kernel[None,:], 3, axis=0)
n_H = int(((n_h + (2*pad) - f) / stride) + 1)
n_W = int(((n_w + (2*pad) - f) / stride) + 1)
浏览 5提问于2020-02-10得票数 1
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我将图像从左边旋转到右边的图像，使用
image = cv2.warpAffine(image, R, dst_size, flags=cv2.INTER_LINEAR)
其中dst_size是(547, 363)，我修改了R，使原始图像适合新的维度。我用cv2.imshow('rect post-rotation', img)显示图像，以显示右边的图像。您可以看到，它看起来被剪裁成(363, 547)大小，即使当我打印出img形状时，我也得到了(547, 363, 3)。
为什么图像的形状不反映所显示的图像的形状？
浏览 1提问于2014-05-23得票数 1
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目前，我试图通过和我可能需要一些帮助，以理解的尺寸的加法张量。
所以我们有28x28像素大小的图像。
卷积将计算每5x5个补丁的32个特征。
现在，让我们接受这一点，稍后再问自己，为什么有32个特性，为什么是5x5补丁。
它的重量张量将具有[5, 5, 1, 32]的形状。前两个维度是补丁大小，其次是输入通道的数量，最后是输出通道的数量。
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
如果你这么说..。
为了应用这一层，我们首先将x整形为4d张量，第二和第三维对应于图像的宽度和高度
浏览 2提问于2017-05-05得票数 4
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我对神经网络的兴趣已经有一段时间了，并且刚刚开始学习深度学习教程。我所希望的是一个相对直截了当的问题，我希望有人能回答。
在多层感知教程中，我感兴趣的是查看不同层的网络状态(类似于本文中的内容： )。例如，我可以使用以下方法写出隐藏层的权重：
W_open = open('mlp_w_pickle.pkl','w')
cPickle.dump(classifier.hiddenLayer.W.get_value(borrow=True), W_open, -1)
当我使用utils.py平铺绘图来绘制这幅图时，我得到了以下漂亮的绘图编辑：，因为我没有足够
浏览 2提问于2015-08-02得票数 2
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我将包含RGB图像数据的C数组传递给Python中的函数，以进一步处理图像。我如何检索这个图像并在Python中绘制它？
包含RGB图像数据的名为c_data的C数组由
for(k = 0; k < c; ++k){
for(j = 0; j < h; ++j){
for(i = 0; i < w; ++i){
int dst_index = i + w*j + w*h*k;
int src_index = k + c*i + c*w*j;
c_data[dst_index] =
浏览 0提问于2020-02-20得票数 1
如何将张量重塑成占位符的形状？
a = tf.placeholder(shape=[None, None, 48])
h, w, c = a.shape
b = tf.reshape(a, shape=[-1, 4, 4, 3]) # flatten the first two dimension and expand the last dimension
# do something
c = tf.reshape(b, shape=[h, w, 3]) # reshape back to the shape of a, but error occurs
我想将张量b重新映射到占位符a的形状。
浏览 0提问于2018-05-20得票数 1
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在这个损失函数中，我需要根据批量图像的数量和图像的大小来创建完整的指标。但是，我可以从y_pred获得图像大小，但不能获得批处理大小，因为在初始化图形时，它是无大小的。
def focal_loss(content, label_remap, gamma_=2, w_d=1e-4):
def focal_loss_fixed(y_true, y_pred):
num_classes = len(content.keys())
print("y_true_b", y_true.get_shape().as_list())
cv_eqation = K.c
浏览 2提问于2018-10-26得票数 0
我有两个div容器。第一个包含许多小型SVG图像，第二个应该包含您单击的SVG图像。
在第一个div中任何SVG图像的“单击”中，我想：
克隆SVG图像。
将它(克隆体)的大小调整到原来的5倍。
在第二个div容器中查看它。
我做了一些研究，发现我可以使用viewBox控制SVG图像的缩放和大小大小。因此，我设置了viewBox属性。一个小型svg如下所示：
var small svg = div.append("svg:svg")
.attr("class"
浏览 5提问于2012-12-11得票数 3
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我想检测形状，即圆，方形，矩形，三角形等，使用机器学习技术。
以下是形状检测的规范，
采用卷积神经网络( CNN )。
对于培训，Dataset包含10个形状的每个类别中的1000幅图像。
为了进行测试，Dataset包含10个形状的每个类别中的100个图像。
所有图像都是28x28调整大小与一个通道(灰色通道)。
数据集中的所有图像都是边缘检测图像。
问题
机器学习算法能区分正方形和矩形.，正方形和菱形.？
如何改进用于形状检测的数据集？谢谢.！！
浏览 2提问于2017-06-20得票数 7
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我有一个形状的图像张量： N,C,H,W = 5,512,13,13 我需要取H和W维度的平均值，这样输出就是形状： N,C,1,1 我正在尝试做for loop，但是有没有更好的方法来使用reshape呢？。
浏览 23提问于2021-10-14得票数 0
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调整存储在数组中的所有图像的大小
、、、、
我将通过cv2.imread读取的图像存储在数组masks中。数组的形状是(10, 5248, 7936, 3) (10 images, image height, image width, 3 channels)。
我现在试图复制这个数组，但是每个图像的大小都调整为值monitor_h和monitor_w。以下是我所拥有的：
resized_masks = np.empty([masks.shape[0], monitor_h, monitor_w, masks.shape[3]])
for i in range(masks.shape[0]):
resized_masks[i]
浏览 0提问于2020-03-18得票数 2
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我正在尝试提取边缘特征，如下所示： img = io.imread('pic.jpg')
H, W, C = img.shape
features = custom_features(img)
assignments = kmeans_fast(features, num_segments)
segments = assignments.reshape((H, W))
# Display segmentation
plt.imshow(segments, cmap='viridis')
plt.axis('off')
plt.show(
浏览 52提问于2020-11-09得票数 1
任何帮助都将不胜感激。transforms.py中的代码表明，转换应该/将应用于PIL图像以及ndarray。给定这些转换：
data_transforms = {
'train': transforms.Compose([
transforms.Scale(256),
transforms.Pad(4,0),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
浏览 0提问于2017-10-05得票数 4
这些天我越来越熟悉CNN & tensorflow (通过猫/狗分类问题)，在编写预测函数时，我意识到代码使用了expand_dims，而我无法解释1。 当我能够得到所需的上传图像的(150,150，3)数组时，为什么我不能将其提供给预测函数？我训练/验证的图像也具有相同的大小(150,150，3)。添加这个额外的(1,150,150，3)到底有什么帮助？ 在此之前，非常感谢， 1 import numpy as np
from google.colab import files
from keras.preprocessing import image
uploaded=fil
浏览 14提问于2020-07-01得票数 4
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openCV h x w RGB图像是形状(h，w，3)的数组。将每个B G R像素值乘以3 x 3矩阵M的数值矩阵运算是什么？具有图像A和矩阵M的期望结果S由下式给出 S = np.empty_like(A)
h, w, c = A.shape
for i in range(h):
for j in range(w):
BGR = A[i, j]
for k in range(c):
S[i, j, k] = M[k][0] * BGR[0] + M[k][1] * BGR[1] + M[k][2] * BGR[2]
浏览 15提问于2021-01-31得票数 0
1回答
我正在尝试使用VOC2012数据集来训练一个有线电视新闻网。对于我的项目，我需要黑白数据，所以我提取了R组件。到目前一切尚好。问题是图像的大小不同，所以我不知道如何将其传递给模型。我编译了模型，然后创建了大小为32的迷你批处理，如下所示(其中X_train和Y_train是文件的路径)。
for x in X_train:
img = plt.imread(x)
img = img.reshape(*(img.shape), 1)
X.append(img)
for y in Y_train:
img = plt.imread(y)
img = img
浏览 9提问于2018-09-09得票数 0
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我在一个目录中有超过500k张图片。实际上，这是windows，因此我无法正常浏览它。我想发送这些图像发送到一个网页上，随时待命。因此，我如何将图像存储在大的包中，以及如何调用它们？
浏览 0提问于2011-02-08得票数 0
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numpy.take有类似的吗？我想要从N+1-dimensional数组中形成N-dimensional数组，更准确地说是从具有shape (B, H, W, C)的数组中生成(B, H, W, X, C)数组。
我想，对于我的情况，即使没有这样的一般性操作，也是有解决办法的。但我真的不确定，如果我要编写包含多个中间操作和张量(移位、重复等)的代码，TF是否能够优化它并删除不必要的操作。此外，我认为这样的准则将是不干净和可怕的。
我想添加带有移位值的维度。即对于(H，W)->(H，W,3)维情况索引必须是
[
[[0,0], #[0,-1], may be padding with z
浏览 1提问于2017-07-08得票数 0
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当我通过tensorflow教程学习深层mnist时，在将输出大小集中到输入映像之后，我遇到了一个问题。在教程中我们可以看到：
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])
We then convolve x_image with the weight tensor, add the bias, apply
the ReLU function, and finally max pool. The max_pool_2x
浏览 4提问于2017-05-26得票数 10
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GrayScale中的图像具有(H, W)形状，尽管图像RGB具有(H, W, C)形状(C: channels)。
当加载Gray图像(在代码中调用DEPTH)时，我得到了形状(128, 128)，可以用以下格式显示这张图片：
[[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
...
[2 1 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]]
同样，当加载RGB图像(称为图像)时，我有了(128, 128, 3)形状，可以以以下格式显示该图像：
[[[21 34 27]
浏览 0提问于2018-12-25得票数 0
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在完成mnist/cifar教程后，我想我可以通过制作自己的“大型”数据集来试验tensorflow，为了简单起见，我选择了一个白底黑椭圆形状，它在0.0-1.0的比例上独立地改变其高度和宽度，作为28x28像素的图像(其中我有5000个训练图像，1000个测试图像)。
我的代码使用教程作为基础(为了速度而缩减)，但我切换了一个基于平方误差的成本函数，并根据的建议，交换了一个sigmoid函数作为最终激活层，因为这不是一个分类，而是y_和y_conv这两个张量之间的“最佳匹配”。
然而，在>100k的迭代过程中，损失输出很快就进入了400到900之间的振荡(或者，因此，任何给定标签的0.
浏览 5提问于2016-01-05得票数 5
1回答
我正在使用svg形状分隔器，但是如何将背景颜色更改为填充CSS属性中的背景图像？
<svg data-name="Layer 1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 1200 120" preserveAspectRatio="none">
<path d="M600,112.77C268.63,112.77,0,65.52,0,7.23V120H1200V7.23C1200,65.52,931.37,112.77,600,112.7
浏览 4提问于2022-01-12得票数 0
目前，我正在阅读"FlowNet:用卷积网络学习光流“的论文，并且很难理解相关层。
我似乎在谷歌上找不到任何解释，所以我想我应该问她：
当本文讨论从f_1到f_2的每个补丁比较时，f_1和f_2是维w_h_c的特征映射，它们是什么意思？我们讨论的是特征地图中的特征补丁还是原始图像中的像素块？
x_1和x_2是什么？它们是特征映射中的特征像素(1*1*c)吗？它们是协调值吗？
f_1(x_1 + o)到底是什么意思？
非常感谢！
浏览 3提问于2019-12-04得票数 2
3回答
我需要用一个定制的SVG形状来掩盖一个图像(就像你在下面的图片中看到的那样，它就像一个拱形)。下面是带有SVG形状路径的实际代码：
img {
clip-path: path('M451.715 154.05C451.79 152.468 451.828 150.88 451.828 149.286C451.828 66.8376 350.683 0 225.914 0C101.145 0 0 66.8376 0 149.286C0 150.88 0.0378114 152.468 0.112874 154.05H0V536H451.828V154.05H451.7
浏览 12提问于2021-12-22得票数 2
我很难用putImageData在HTML上画画。
这是我的代码：
HTML：
<canvas id='c'></canvas>
CSS：
canvas {
width: 100px;
height: 100px;
background: red;
}
JavaScript：
let W = 100;
let H = 100;
let c = document.getElementById('c');
var ctx = c.getContext("2d");
let array = new Uint32A
浏览 2提问于2022-02-14得票数 1
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我想要可视化我的CNN的过滤器权重。它们的大小是heightxwidthxinputxoutput.
但是，TensorBoard要求image_summary是形状batchesxheightxwidthxchannels.的张量
如何将我的过滤器权重转换为正确的形式？
一些上下文：
W1 = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 64]), name='W1')
conv = tf.nn.conv2d(x, W1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
浏览 1提问于2016-11-18得票数 1
2回答
我有以下2d的未签名字符数组来将图像存储为0到255之间的值：
unsigned char img[MAX_DIM][MAX_DIM];
我有一个函数，它以一个2d int数组作为参数：
void transpose(int m[][MAX_DIM], int h, int w);
如何将char数组传递给该函数？我试过这样的方法，但不起作用：
transpose((int (*)[MAX_DIM])img, h, w);
浏览 6提问于2021-01-14得票数 1
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像素分批操作
、、、
我有一批深度图像，形状为-> B，1，H，W，对于我需要执行的批处理的每个图像中的每个像素：
X = d * Kinverse @ [u, v, 1] #therefore X is in R^3，其中d是浮点张量0；1表示像素u，v处的深度；Kinverse是一个常数3X3矩阵，u，v分别指像素列和行。
对于批处理中的所有图像，我是否可以将运算矢量化以获得X(u+1，v)、X(u，v)和X(u，v+1)。我最终需要取这个交叉积：{X(u+1，v) - X(u，v)} x {X(u，v+1) - X(u，v)}
谢谢你的帮助！
浏览 2提问于2021-03-16得票数 0
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我正在尝试学习theano，并决定实现线性回归(使用教程中的Logistic回归作为模板)。我得到了一件奇怪的事情，如果我的成本函数使用.sum()，T.grad就不能工作，但如果我的成本函数使用.mean()，它就能工作。代码片段：
(这不起作用，结果是W向量中充满了NANs)：
x = T.matrix('x')
y = T.vector('y')
w = theano.shared(rng.randn(feats), name='w')
b = theano.shared(0., name="b")
# now we d
浏览 2提问于2014-11-25得票数 2
我有一个形状为B*H*W*C的图像数据张量和一个形状为B*H*W*2的位置张量。位置张量中的值是像素坐标，我想根据这些像素坐标对图像数据张量中的像素进行采样。我已经尝试了一种方法，比如将张量重塑为一维张量，但我认为这真的很不方便。我想知道我是否可以通过一些更方便的方法来实现它，比如矩阵映射(例如opencv中的remap )。
浏览 0提问于2016-10-08得票数 1
我试图使用Keras/TF2.3.0进行多标签分类，其中我有50个特性，并在五个类之间进行分类。我收到了以下警告，虽然模型还在训练，这让我很困惑。
>>> model.fit(train_dataset, epochs=5, validation_data=val_dataset)
Epoch 1/5警告:tensorflow:模型是为输入张量(“input_1:0”，shape=(128，1，50)，dtype=float32)构造的形状(128，1，50)，但它被调用为不兼容形状(None，50)的输入。警告:tensorflow:模型是为输入张量(“input_1:0
浏览 2提问于2020-09-17得票数 3
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我有一个文件夹名为"seg_train“，其中我有6个标签文件夹:建筑，树木，街道，冰川，森林，海洋和山。我试图使用打开的cv读取这些文件夹中的所有图像，为此我编写了一个函数，但我不知道自己做错了什么。这6个文件夹中总共有大约14000个文件，但我编写的函数仅从一个文件夹读取2300个文件。你能帮忙吗？这里是python代码
结果-图像形状：(2382,150,150，3)
标签形状：(2382 )
我期待(14000,150,150,3)
for image_file in os.listdir(r'C:/Users/dhvan/Desktop/intel-image-cl
浏览 1提问于2020-02-16得票数 1
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我正在加载几个图像将在我的脸和我有困难，以获得图像通过广场上的脸创建。我看过很多资源，但由于某种原因，我在尝试遵循他们的方法时，会收到一个错误。
每次我这样做，我都会收到一个错误。
ValueError:无法广播输入数组从形状(334,334,3)到形状(234,234,3)
我认为这些图像可能太大了，但是我试图调整它们的大小，看看它们是否适合使用。
这是我的代码：
import cv2
import sys
import logging as log
import datetime as dt
from time import sleep
import os
import random
浏览 2提问于2020-10-02得票数 0
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我必须用大小(b，c，h，w)的两个张量(c)来规范尺寸的张量，这两个张量代表了各自的均值和标准差。
我想不出如何将形状张量乘以torch.Size(1，3,128,128)和形状torch.Size(3)的张量。
我想要完成的是:取小张量的第一个元素，用它乘以大张量的第一个128x128部分。对第二个元素和第二个128x128张量这样做。
def normalize(img, mean, std):
""" Normalizes an image tensor.
# Parameters:
@img, torch.tensor of
浏览 5提问于2022-10-29得票数 0
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代码如下
import numpy as np
data = np.random.randint(0, 10, 12).reshape(3, 4)
print(data)
h, w = data.shape[:2]
dataMask = np.zeros((h, w, 10), np.int)
r = 2
for i in range(h):
for j in range(w):
for ir in range(i - r, i + r):
for jr in range(j - r, j + r):
i
浏览 0提问于2019-05-30得票数 2
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