在 python 中调整图像大小并转换为 np.array 会增加通道暗淡答案

【问题标题】：resizing image in python and converting to np.array increases the channel dim在 python 中调整图像大小并转换为 np.array 会增加通道暗淡
【发布时间】：2020-07-20 03:37:47
【问题描述】：

我有一批 256x256x3 的图像。批量大小 = 256。

x_train_n.append(image)
x_train_n2 = np.array(x_train_n)

当我检查图像的形状时，它是 = 256x256x3。然而 x_train_n2 的形状 = 256x256x256x4

为什么频道大小会改变？

【问题讨论】：

x_train_n 的数据类型是什么？它的原始形状是什么？
它是一个空列表。 x_train_n = []
可能是您的图像之一，有 4 个通道。所以所有的图像最后都给出了空通道..检查你读取的所有图像的形状..

标签： python tensorflow keras deep-learning autoencoder

【解决方案1】：

Python 中的图像调整大小添加了一个额外的通道。所以需要切断最后一个通道。

x_train_n2[:,:,:,0:3]

刚刚发现，会解决的。

【讨论】：