Python3.x 如何将 cv2.imread 匹配到 keras image.img_load 输出

发布于06月08日

我在学习深度学习.训练了图像分类算法.然而，问题是，为了训练我使用的图像:

test_image = image.load_img('some.png', target_size = (64, 64))
test_image = image.img_to_array(test_image)

而在实际应用中，我使用:

test_image = cv2.imread('trick.png')
test_image = cv2.resize(test_image, (64, 64))

但我发现它们给出了不同的数据:

load_图像中的最后条目:

  [ 64.  71.  66.]
  [ 64.  71.  66.]
  [ 62.  69.  67.]]]

cv2的最后一个条目.伊姆雷德:

  [ 15  23  27]
  [ 16  24  28]
  [ 14  24  28]]]

，所以系统不工作.有没有一种方法可以将一个结果与另一个结果进行匹配？

推荐答案

OpenCV以BGR格式读取图像，而在keras中，它以RGB表示.要使OpenCV版本符合我们期望的顺序(RGB)，只需反转通道:

test_image = cv2.imread('trick.png')
test_image = cv2.resize(test_image, (64, 64))
test_image = test_image[...,::-1] # Added

最后一行将通道反转为RGB顺序.然后，您可以将其输入到keras模型中.

我想补充的另一点是，cv2.imread通常以uint8的精度读取图像.判断keras加载图像的输出，可以看到数据是浮点精度的，因此可能还需要转换为浮点表示，例如float32:

import numpy as np
# ...
# ...
test_image = test_image[...,::-1].astype(np.float32)

最后，根据您训练模型的方式，通常会将图像像素值规格化为[0,1]范围.如果使用keras模型执行此操作，请确保在通过OpenCV读取的图像中，将值除以255:

import numpy as np
# ...
# ...
test_image = (test_image[...,::-1].astype(np.float32)) / 255.0

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