如何保存由 Keras 模型可视化/生成的图像？

Question

我正在使用detecto 模型来可视化图像。所以基本上我将图像传递给这个模型，它会在对象上绘制一条边界线并显示可视化图像。

from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import save_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from detecto import core, utils, visualize

image = utils.read_image('retina_model/4.jpg')
model = core.Model()

labels, boxes, scores = model.predict_top(image)
img=visualize.show_labeled_image(image, boxes,)

现在，我正在尝试将此可视化图像转换为 Numpy 数组。我正在使用下面的行将图像转换为 numpy 数组：

img_array = img_to_array(img)

它给出了错误：

Unsupported Image Shape

我只想在我的网站上显示这个模型的输出可视化图像。计划是将图像转换为 numpy 数组，然后使用以下行通过代码保存图像：

save_img('image1.jpg', img_array)

所以我打算下载这个可视化图像（这个模型的输出），以便我可以将下载的图像显示到我的网站上。如果有其他方法可以做到这一点，请告诉我。

Answer 1

Detecto 的文档说 utils.read_image() 已经返回一个 NumPy 数组。

但是您将 visualize.show_labeled_image() 的返回值传递给 Keras 的 img_to_array(img)

查看visualize.show_labeled_image()的Detecto源码，没有返回类型，所以默认返回None。所以我认为你的问题是你没有将有效的图像传递给 img_to_array(img)，但是没有。

我认为不需要调用 img_to_array(img)，因为您已经将图像作为 NumPy 数组。但请注意，根据 Detecto 的文档，utils.read_image() 是“相当于使用 OpenCV 的 cv2.imread 函数并从 BGR 转换为 RGB 格式”。确保这是你想要的。