plt.imshow() 中图像数据的尺寸无效答案

【问题标题】：Invalid dimension for image data in plt.imshow()plt.imshow() 中图像数据的尺寸无效
【发布时间】：2019-07-06 22:34:46
【问题描述】：

我正在使用 mnist 数据集在 keras 背景中训练胶囊网络。训练后，我想显示来自 mnist 数据集的图像。对于加载图像，使用 mnist.load_data()。数据存储为 (x_train, y_train),(x_test, y_test)。现在，为了可视化图像，我的代码如下：

img_path = x_test[1]  
print(img_path.shape)
plt.imshow(img_path)
plt.show()

代码给出的输出如下：

(28, 28, 1)

和 plt.imshow(img_path) 上的错误如下：

TypeError: Invalid dimensions for image data

如何以 png 格式显示图像。救命！

【问题讨论】：

您应该删除多余的渠道维度。试试plt.imshow(np.squeeze(img_path))
@sdcbr 非常感谢。它有效..
这能回答你的问题吗？ Showing an image with pylab.imshow()

标签： python-3.x matplotlib keras typeerror mnist

【解决方案1】：

根据@sdcbr 的评论，使用 np.sqeeze 减少了不必要的维度。如果图像是二维的，则 imshow 功能可以正常工作。如果图像有 3 个维度，那么您必须减少额外的 1 个维度。但是，对于更高暗度的数据，您必须将其减少到 2 暗度，因此 np.sqeeze 可能会应用多次。（或者您可以使用其他一些调暗功能来处理更高的暗淡数据）

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt
img_path = x_test[1]  
print(img_path.shape)
if(len(img_path.shape) == 3):
    plt.imshow(np.squeeze(img_path))
elif(len(img_path.shape) == 2):
    plt.imshow(img_path)
else:
    print("Higher dimensional data")

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用tf.squeeze 从张量的形状中删除大小为 1 的维度。

plt.imshow( tf.shape( tf.squeeze(x_train) ) )

Check out TF2.0 example

【讨论】：

【解决方案3】：

例子：

plt.imshow(test_images[0])

TypeError：图像数据的形状无效 (28, 28, 1)

更正：

plt.imshow((tf.squeeze(test_images[0])))

Number 7

【讨论】：

【解决方案4】：

matplotlib.pyplot.imshow() 不支持形状为(h, w, 1) 的图像。只需将图像重塑为(h, w):newimage = reshape(img,(h,w))，即可移除图像的最后一个维度。

【讨论】：