CNN模型的图像——维度问题答案

【问题标题】：Images for CNN model -- dimension issueCNN模型的图像——维度问题
【发布时间】：2021-04-29 18:00:13
【问题描述】：

我正在使用驾驶数据的图像（即个人用户的轨迹）在 CNN 模型中预测他们的实体店光顾次数。我的图像大多是黑白的，360 x 360 像素。当我将图像转换为 numpy 数组时，尺寸为 360 x 360 x 4，而不是 RGB 的 3。一个

from PIL import Image
from numpy import asarray
# load the image
image = Image.open(os.path.join(fig_path, 'image.png'))

# convert image to numpy array
data = asarray(image)
print(type(data))
# summarize shape
print(data.shape)

# create Pillow image
image2 = Image.fromarray(data)
print(type(image2))

# summarize image details
print(image2.mode)

print(image2.size)

然后，我使用 temp[] 向量堆叠 CNN 所需的所有图像，并一一附加并使用 .但是当我将整个矩阵作为 input_shape 输入到 CNN 模型中时，它会中断。以下是错误信息：

link to my image

知道我的维度发生了什么吗？

【问题讨论】：

所有这些打印语句的输出是什么？
在错误消息中，ndim=4 是指4 图像通道，还是形状列表中有 4 个维度的事实？有没有可能是后者？
查看引发错误的层的定义也可能会有所帮助。
能否分享一下你的模型输入层？
如果没有更多信息，我的猜测是您的一个图层会自动将第四个通道添加到 RGB，但该错误是不相关的，并且由于图层需要 5 维输入，例如(None, None, 360, 360, 4) 而不是接收 4，即 (None, 360, 360, 4)。

标签： python image keras deep-learning conv-neural-network

【解决方案1】：

那可能是 Alpha 通道。尝试像这样丢弃它：

data = asarray(image)
data = data[:,:,:3]

print(type(data))
print(data.shape)

# <class 'numpy.ndarray'>
# (677, 586, 3)

this answer 的道具。

【讨论】：