# list -> rgb(numpy) X_train = np.array(X_train, dtype=np.float32) # rgb -> gray X_train = rgb2gray(X_train) # normalize X_train = X_train / 255 # Fit keras channels X_train, input_shape = fit_keras_channels(X_train) print(X_train.shape, type(X_train)) print(input_shape)

这段代码用于将图像数据进行预处理，使其适合于 Keras 模型的输入。首先，将输入的图像数据转换成 numpy 格式，并将数据类型设置为 np.float32。接下来，使用 rgb2gray() 函数将 RGB 彩色图像转换为灰度图像。然后，将图像数据进行归一化，将像素值从 [0, 255] 的范围缩放到 [0, 1] 的范围。最后，使用 fit_keras_channels() 函数将图像数据转换成适合于 Keras 模型的格式，并将处理后的结果作为输出打印出来。其中，X_train 是包含训练图像数据的列表，input_shape 是 Keras 模型的输入形状。