【发布时间】：2019-11-22 09:43:31
【问题描述】：
我正在使用 VOC2012 数据集。输入图像为 PNG 格式，当我使用 imageio 打开图像时，其形状为 (375, 500, 4)。当我使用 PIL 打开图像时，突然形状变为 (500, 375)。 PNG图像在最后一个轴上应该有四个维度：r g b & alpha.
图像显然是彩色图像，所以它应该有 3 个维度（高度、宽度、深度）。 PIL 似乎暗示它只有两个维度：宽度和高度。
PNG 图像可以用二维数组表示吗？请帮忙！所以此刻迷失了。谢谢！
from PIL import Image
from keras.preprocessing.image import img_to_array
import os, imageio
import numpy as np
root_path = '/Users/johnson/Downloads/'
imageio_img = imageio.imread(
os.path.join(root_path, '2009_003193.png')
)
# (375, 500, 4)
print(imageio_img.shape)
# [ 0 128 192 224 255]
print(np.unique(imageio_img))
PIL_img = Image.open(
os.path.join(root_path, '2009_003193.png')
)
# (500, 375)
print(PIL_img.size)
PIL_img_to_array = img_to_array(PIL_img)
# (375, 500, 1)
print(PIL_img_to_array.shape)
# [ 0. 2. 255.]
print(np.unique(PIL_img_to_array))
PIL 似乎知道 VOC2012 是如何标记数据的，这也是相当神奇的。 PIL_image_to_array 具有唯一值 [0, 2, 255]。方便地，2 表示 VOC2012 中的自行车。 0 表示背景，255 可能表示自行车周围的黄色边界。但是从第一个代码 sn-p 开始，我从来没有将 pascal 类传递给 PIL 进行转换。
def pascal_classes():
classes = {'aeroplane' : 1, 'bicycle' : 2, 'bird' : 3, 'boat' : 4,
'bottle' : 5, 'bus' : 6, 'car' : 7, 'cat' : 8,
'chair' : 9, 'cow' : 10, 'diningtable' : 11, 'dog' : 12,
'horse' : 13, 'motorbike' : 14, 'person' : 15, 'potted-plant' : 16,
'sheep' : 17, 'sofa' : 18, 'train' : 19, 'tv/monitor' : 20}
return classes
def pascal_palette():
palette = {( 0, 0, 0) : 0 ,
(128, 0, 0) : 1 ,
( 0, 128, 0) : 2 ,
(128, 128, 0) : 3 ,
( 0, 0, 128) : 4 ,
(128, 0, 128) : 5 ,
( 0, 128, 128) : 6 ,
(128, 128, 128) : 7 ,
( 64, 0, 0) : 8 ,
(192, 0, 0) : 9 ,
( 64, 128, 0) : 10,
(192, 128, 0) : 11,
( 64, 0, 128) : 12,
(192, 0, 128) : 13,
( 64, 128, 128) : 14,
(192, 128, 128) : 15,
( 0, 64, 0) : 16,
(128, 64, 0) : 17,
( 0, 192, 0) : 18,
(128, 192, 0) : 19,
( 0, 64, 128) : 20 }
【问题讨论】：
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嗨，马克，您的回答肯定解决了我的问题。我已经勾选了计票按钮下方的绿色复选标记。如果我做得不对，请告诉我。谢谢你回答我的问题！帮助一吨！
标签： keras deep-learning python-imaging-library python-imageio