Я хочу узнать изображение с помощью TensorFlow. Я получаю ошибку формы, но что мне делать? - PullRequest
0 голосов
/ 03 ноября 2019
GmdMiss_Folder = os.path.join(os.getcwd(), '..', 'Photo', 'GMD Miss')
GmdMiss_List = os.listdir(GmdMiss_Folder)
for i in range(0, len(GmdMiss_List)):
    Img = os.path.join(os.getcwd(), GmdMiss_Folder, GmdMiss_List[i])
    Img = cv2.imread(Img, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    Img = np.array(Img)
    Img = cv2.resize(Img, dsize=(1920, 1080), interpolation=cv2.INTER_AREA)
    Img_Miss_List.append(Img)
i=0

while True:
    Img = Img_Miss_List[i]
    with tf.Session() as sess:
        graph = tf.Graph()
        with graph.as_default():
            with tf.name_scope("Convolution"):
                Img = Convolution(Img)
i += 1

...
The codes below are omitted
...
def Convolution(img):
    kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[180, 180, 3, 3], stddev=0.1))
    img = img.astype('float32')
    img = tf.nn.conv2d(np.expand_dims(img, 0), kernel, strides=[ 1, 15, 15, 1], padding='VALID')
    return img

ошибка: ..

ValueError: Shape должен быть рангом 4, но рангом 3 для 'Convolution / Conv2D' (op: 'Conv2D') сформы ввода: [1,1080,1920], [180,180,3,3].

1 Ответ

0 голосов
/ 03 ноября 2019

Ваше conv2D ядро ​​[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] ожидает, что входное изображение имеет 3 канала, и это 4-мерный тензор с формой [batch, in_height, in_width, in_channels], тогда как вы загрузили входное изображение в формате оттенков серого. Поэтому вам нужно загрузить цветное изображение, имеющее 3 канала:

Img = cv2.imread(Img)  # By default cv2 load image in BGR format
Img = cv2.cvtColor(Img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # convert BGR to RGB format

Надеюсь, это поможет.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...