Я пытался использовать tenorlayer.prepro.threading_data, но я получаю другой тип возврата для разных входных данных.Иногда он возвращает ndarray, а иногда возвращает список.В документации не указано, в чем причина различных типов возврата.
Может кто-нибудь пролить свет на это?
Ответ: Кажется, что причиной этой проблемы было наличие элементов с разнымифигуры в списке.В данном случае изображения PNG с 3 и 4 каналами.Удаление альфа-канала (четвертого канала) из всех изображений PNG решило эту проблему для меня.