值误差，使用VGG16的图像归一化误差，人脸识别和检测项目答案

【问题标题】：Value error, image normalization error using VGG16, face recognition and detection project值误差，使用VGG16的图像归一化误差，人脸识别和检测项目
【发布时间】：2021-09-11 22:46:46
【问题描述】：

Here is the code

我正在从事人脸检测和识别项目。使用了 VGG16，在训练期间，图像（数组）被归一化（images= images.astype('float32')/255）。

在帧（来自视频）的人脸检测过程中也做了同样的事情，但是随着输入形状的改变，我得到了一个值错误。 Error但是打印出来的图片形状是150,150,3，为什么会报错？

这是因为必须对图像列表进行规范化并且单个图像不起作用吗？如果是这样，有没有更好的方法来修复错误并成功地使用模型来预测图像？

提前感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： python image-processing normalization face-recognition valueerror

【解决方案1】：

我通过执行以下命令来重塑图像，从而解决了这个问题。 Image = tf.reshape(image, [1,150, 150,3])

【讨论】：