将 Keras 的 1D 图像阵列重塑为 4D [重复]答案

【问题标题】：Reshaping 1D image array to 4D for Keras [duplicate]将 Keras 的 1D 图像阵列重塑为 4D [重复]
【发布时间】：2020-05-04 03:31:39
【问题描述】：

我在使用keras构建CNN时需要传递一个4D数组来比较笔迹。但是，我的图像数组只有 1D，其中每个条目都是 (250,250,3) 图像。

print(x_train[0].shape)
>> (250,250,3)
print(x_train.shape)
>> (543, 1)

我收到以下错误：“预计 conv2d_1_input 有 4 个维度，但得到了形状为 (543, 1) 的数组”（请注意，大小非常小，因为我试图在构建数据库之前让网络正常工作)。

我已经看到几个线程建议 fixe 将我的数组转换为 (n_length, 250,250,3) 形式——我认为。然而，它们似乎都不适合我。我天真地尝试用

重塑我的数组

x_train.reshape(len(x_train),250,250,3)

这显然会引发错误。如果有任何建议，我们将不胜感激。

【问题讨论】：

最好使用这个答案：stackoverflow.com/a/15941428/7919597

标签： python arrays keras reshape

【解决方案1】：

x_train.reshape(len(x_train),250,250,3) - 如果您的所有图像都具有相同的尺寸，那么绝对可以工作。

您可以尝试修复它们的大小并删除任何损坏的图像。

import cv2
x_train2 = []
for img in x_train:
    if len(img.shape) == 3:
        x_train2.append(cv2.resize(img, (250,250,3)))

x_train = np.array(x_train2).reshape(len(x_train2),250,250,3)

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以做的是首先创建一个空的 numpy 数组并使用 for 循环复制你的 x_train 数据。

new_x = np.empty((len(x_train),250,250,3))

for i in range(len(x_train)):
    new_x[i] = x_train[i]

【讨论】：