如何将图像输入模型 Keras答案

【问题标题】：How to feed in images into the model Keras如何将图像输入模型 Keras
【发布时间】：2018-11-08 02:46:06
【问题描述】：

我有一个自动驾驶汽车的数据集。我的X 值是图像的名称。示例是

array([['img_2.png'],
       ['img_3.png'],
       ['img_4.png'],
       ...,
       ['img_6405.png'],
       ['img_6406.png'],
       ['img_6407.png']], dtype=object)

我发现如果我们有某种batch_generator，模型会表现得很好。我找到了那个模板代码。

def batch_generator(image_paths, steering_ang, batch_size, istraining):

  while True:
    batch_img = []
    batch_steering = []

    for i in range(batch_size):
      random_index = random.randint(0, len(image_paths) - 1)

      if istraining:
        im = random_augment(image_paths[random_index])
        steering = steering_ang[random_index]
      else:
        im = mpimg.imread(image_paths[random_index])
        steering = steering_ang[random_index]

      im = img_preprocess(im)
      batch_img.append(im)
      batch_steering.append(steering)
    yield (np.asarray(batch_img), np.asarray(batch_steering))

我将此功能更改为供我使用，但是当我应用它时。

x_train_gen, y_train_gen = next(batch_generator(X_train, y_train, 1, 1))
x_valid_gen, y_valid_gen = next(batch_generator(X_valid, y_valid, 1, 0))

我收到以下错误TypeError: Object does not appear to be a 8-bit string path or a Python file-like object。我理解错误，图像不是数组而是字符串。如何将图像路径的字符串转换为数组

【问题讨论】：

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

【解决方案1】：

这是因为在某些时候您将 X_train 和 y_train 转换为 numpy 数组而不是图像路径。

这就是 python 抱怨的原因。您可能正在对需要转换整个训练数据集的代码执行其他操作，但现在您不需要这样做，因为您在 batch_generator 函数中有 imread()。我会回到前面的代码并重新创建 X_train 和 y_train 作为图像的文件路径，然后重新运行这部分代码。

【讨论】：

【解决方案2】：

我不知道您在 img_preprocess() 函数中在做什么，但据我所知，有两个可能的问题：

您必须将图像的路径附加到图像名称：path_to_image = path_to_image_dir + '/' + image
您必须实际打开图像才能获得它的数组。您可以使用 Pillow 或 OpenCV： PIL.Image.open(path_to_image) 或 cv2.imread(path_to_image)

【讨论】：