Я пытаюсь написать функцию для загрузки и обработки данных для NN.В качестве входных данных у меня есть набор картинок разных размеров.Изображения должны быть представлены в виде трехмерного массива с каналами RGB.Мне нужно, чтобы они были одинакового размера (размер самой большой картинки).
Я пробовал np.pad
, но, похоже, я не понял, как это должно работать.И на самом деле, даже если бы я получил отступ, я не знаю, как его изменить в зависимости от размера картинки.Вот код:
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
import os
def load_data(path):
aminoacids = ['Ala','Arg','Asn','Asp','Cys','Gln','Glu','Gly','His','Ile', 'Ini', 'Leu','Lys','Met','Phe','Pro','Pyr', 'Sec','Ser','Thr','Trp','Tyr','Val']
matrix = []
answer_labeled = []
names = os.listdir(path)
for i in names:
matrix = cv2.imread(path + i, 1)
matrix = np.pad(matrix, (0, 1), 'constant', constant_values=[255,255,255])
for y in aminoacids:
if y + "-" in i:
a = [matrix, y]
answer_labeled.append(a)
return answer_labeled
data_processed = load_data("/content/drive/My Drive/Thesis/dl/img/ans/")
Я получаю эту ошибку:
ValueErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-50-e021738e59ea> in <module>()
20 return answer_labeled
21
---> 22 data_processed = load_data("/content/drive/My Drive/Thesis/dl/img/ans/")
23
24 # print(len(os.listdir("/content/drive/My Drive/Thesis/dl/img/ans/")))
<ipython-input-50-e021738e59ea> in load_data(path)
13 for i in names:
14 matrix = cv2.imread(path + i, 1)
---> 15 matrix = np.pad(matrix, (0, 1), 'constant', constant_values=[255,255,255])
16 for y in aminoacids:
17 if y + "-" in i:
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/arraypad.pyc in pad(array, pad_width, mode, **kwargs)
1208 kwargs[i] = _as_pairs(kwargs[i], narray.ndim, as_index=True)
1209 if i in ['end_values', 'constant_values']:
-> 1210 kwargs[i] = _as_pairs(kwargs[i], narray.ndim)
1211 else:
1212 # Drop back to old, slower np.apply_along_axis mode for user-supplied
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/arraypad.pyc in _as_pairs(x, ndim, as_index)
951 # Converting the array with `tolist` seems to improve performance
952 # when iterating and indexing the result (see usage in `pad`)
--> 953 return np.broadcast_to(x, (ndim, 2)).tolist()
954
955
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/stride_tricks.pyc in broadcast_to(array, shape, subok)
180 [1, 2, 3]])
181 """
--> 182 return _broadcast_to(array, shape, subok=subok, readonly=True)
183
184
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/stride_tricks.pyc in _broadcast_to(array, shape, subok, readonly)
127 it = np.nditer(
128 (array,), flags=['multi_index', 'refs_ok', 'zerosize_ok'] + extras,
--> 129 op_flags=[op_flag], itershape=shape, order='C')
130 with it:
131 # never really has writebackifcopy semantics
ValueError: operands could not be broadcast together with remapped shapes [original->remapped]: (3,) and requested shape (3,2)
Конечно, я пытался погуглить эту ошибку, но не нашел что-то полезное или понятное для меня (потому чтоЯ действительно новичок в программировании).Буду признателен за любую помощь и идеи.