在Keras Lambda层中调整输入图像的大小

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我希望我的keras模型使用cv2或类似格式来调整输入图像的大小。

我已经看到了的用法ImageGenerator，但是我更愿意编写自己的生成器，并简单地使用调整第一层图像的大小keras.layers.core.Lambda。

我该怎么做？

回答：

如果您正在使用tensorflow后端，则可以使用tf.image.resize_images()函数调整Lambda图层中图像的大小。

这是一个演示相同情况的小例子：

import numpy as np
import scipy.ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.layers import Lambda, Input
from keras.models import Model
from keras.backend import tf as ktf
# 3 channel images of arbitrary shape
inp = Input(shape=(None, None, 3))
try:
    out = Lambda(lambda image: ktf.image.resize_images(image, (128, 128)))(inp)
except :
    # if you have older version of tensorflow
    out = Lambda(lambda image: ktf.image.resize_images(image, 128, 128))(inp)
model = Model(input=inp, output=out)
model.summary()
X = scipy.ndimage.imread('test.jpg')
out = model.predict(X[np.newaxis, ...])
fig, Axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)
Axes[0].imshow(X)
Axes[1].imshow(np.int8(out[0,...]))
plt.show()

以上是 在Keras Lambda层中调整输入图像的大小 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/403501.html

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