android上图像预处理方法的实现答案

【问题标题】：Implementation of image pre-processing methods on androidandroid上图像预处理方法的实现
【发布时间】：2017-09-05 14:58:13
【问题描述】：

您能否推荐一个库（或 sn-p）来在 Android API 18 上实现预处理 Python 方法（例如 numpy.expand_dims() 或 img_to_array）（以部署基于 TensorFlow Mobile 的应用程序）？ Java 上有与 Python 类似的库（例如 ND4J），但它们需要运行 API 级别 21 或更高级别的设备或模拟器。

from keras.preprocessing.image import img_to_array
import numpy as np

    image = img_to_array(image)
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    image /= 255.

【问题讨论】：

函数文档页面有源代码链接。

标签： python tensorflow keras dl4j nd4j

【解决方案1】：

我是一个交互式会话：

In [168]: np.source(np.expand_dims)
In file: /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/lib/shape_base.py

def expand_dims(a, axis):
    """
    .... docs
    """
    a = asarray(a)
    shape = a.shape
    if axis > a.ndim or axis < -a.ndim - 1:
        # 2017-05-17, 1.13.0
        warnings.warn("Both axis > a.ndim and axis < -a.ndim - 1 are "
                      "deprecated and will raise an AxisError in the future.",
                      DeprecationWarning, stacklevel=2)
    # When the deprecation period expires, delete this if block,
    if axis < 0:
        axis = axis + a.ndim + 1
    # and uncomment the following line.
    # axis = normalize_axis_index(axis, a.ndim + 1)
    return a.reshape(shape[:axis] + (1,) + shape[axis:])

所以基本上它使用reshape，其形状在正确的位置包含1 尺寸。这也可以使用[:,:,np.newaxis,...] 语法来完成。

其中任何一个是否可移植到 Java 取决于该语言中的数组实现。

【讨论】：

非常感谢您的回答。我看到了源代码。我的问题与此完全相关：Whether any of that is portable to Java depends on the array implementation in that language. 我之前在 Java 中编写过空行，将我的 Python 代码移植到 Java 是满足我的图像预处理需求的唯一方法。
这种重塑在numpy 中很容易，因为数据实际上存储在 1d 缓冲区中，并且形状（维度）存储为元组。形状影响数据的解释和迭代，但不影响存储。但是，如果将多维数组存储为数组数组，就像 Python 列表一样，任何类型的重塑都需要更多的工作。