Как преобразовать пакеты изображений с [H, W, C] формой в словарь размера [N, H, W, C]?

Question

Предварительно обработанная форма изображения и dtype

(240, 320, 3)
<dtype: 'float32'>

image_list = np.concatenate (image_list, axis = 0) Это делает работу.

ValueError: zero-dimensional arrays cannot be concatenated

мой вышеупомянутый код следующим образом

  for count, filename in enumerate(files):
    image = tf.read_file(filename)
    image = tf.image.decode_png(image, channels=3)
    image = tf.image.resize_images(image, [240, 320])
    image /= 255.0  # normalize to [0,1] range

Я хотел бы изменить его на словарь с изображением ["train"], изображением ["valid"] с экземплярами изображения размером [N, H, W, C] в качестве значения

Answer 1

Сначала необходимо создать дополнительное измерение.

image_list = np.zeros([240, 320, 3])
print(image_list.shape) # (240, 320, 3)

image_list = np.expand_dims(image_list, axis=0)
print(image_list.shape) # (1, 240, 320, 3)

image_list = np.concatenate([image_list, image_list], axis=0)
print(image_list.shape) # (2, 240, 320, 3)