有没有办法创建我自己的一批图像？答案

【问题标题】：Is there a way to create my own batch of images?有没有办法创建我自己的一批图像？
【发布时间】：2020-09-27 20:56:44
【问题描述】：

我构建了一个卷积神经网络模型，我想使用真实的实时摄像头对其进行测试。如果我逐帧输入肯定不会起作用，因为 CNN 架构的输入形状与单个帧不匹配。例如网络的输入应该是这样的

(50000, 32, 32, 3)

但是像这样的单帧形状

(32, 32, 3)

所以我想知道是否有办法创建一批帧，比如将每 5 个帧放在一起，用模型测试它们，然后再取出接下来的 5 个帧等等？或者重复每一帧并将它们放在一起进行测试。我不知道这是可能的还是有更好的方法。谢谢

【问题讨论】：

标签： python-3.x opencv deep-learning conv-neural-network

【解决方案1】：

这可以通过自定义数据集来实现。像这样的。

class Live_Video_Dataset(Dataset):

def __init__(self, transform=None):
    self.transform = transform
    self.video_buffer = []
    self.video_buffer_length

    # Here fill the video buffer with fremes from the camera asyncronusly.

def __len__(self):
    return self.video_buffer_length

def __getitem__(self, idx):

    if video_buffer[idx] == None
        # Handle Exception
    else:
        sample = video_buffer[idx]
        if self.transform:
            sample = self.transform(sample)

        return sample

由于您没有指定您使用的 ML 框架，我假设您使用的是 PyTorch。但我认为逻辑很清楚，您可以将其适应任何 ML 框架。希望能帮助到你。祝你好运。

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为你的意思是：

f0 = np.zeros((32, 32, 3), dtype=np.uint8)
f1 = np.zeros((32, 32, 3), dtype=np.uint8) + 1
f2 = np.zeros((32, 32, 3), dtype=np.uint8) + 2
f3 = np.zeros((32, 32, 3), dtype=np.uint8) + 3
f4 = np.zeros((32, 32, 3), dtype=np.uint8) + 4

arrayOfArrays = np.array([f0,f1,f2,f3,f4])

print(arrayOfArrays.shape)
(5,32,32,3)

【讨论】：