np.expand_dims(input_image1, axis=0)意思
时间: 2024-05-17 21:13:31 浏览: 12
np.expand_dims(input_image1, axis=0)的作用是在input_image1张量的axis=0维度上增加一个新的维度,将其变成一个新的维度为1的张量。这个操作通常用于将单张图片转换成batch数据,以便输入到深度学习模型中进行处理。比如说,如果input_image1的shape是(224, 224, 3),那么经过这个操作之后,它的shape会变成(1, 224, 224, 3)。其中1表示batch size为1。
相关问题
def Predict(self, img): """ get class mask of image """ h_ori, w_ori = img.shape[:2] input_size = self.net.input_info["image"].input_data.shape h_resize, w_resize = input_size[-2:] img_pil = Image.fromarray(img) img_resize = img_pil.resize( (w_resize, h_resize), resample=BICUBIC) img_np = np.asarray(img_resize) / 255 # normalize # model input [1, 1, h, w] img_np = np.expand_dims(np.expand_dims(img_np, axis=0), axis=0) input = {'image': img_np} res = self.net.infer(inputs=input) output = res["mask"].squeeze(0) probs = softmax(output) mask = Image.fromarray(np.argmax(probs, axis=0).astype(np.uint8)) mask = mask.resize((w_ori, h_ori), resample=NEAREST) mask_np = np.asarray(mask) return mask_np
这段代码实现了一个神经网络模型对输入的图片进行分割(Semantic Segmentation),返回每个像素点所属的类别。具体来说,该方法的输入是一张图片(img),包含了该图片的高度(h_ori)和宽度(w_ori)。该方法首先将图片进行缩放以符合模型的输入要求(h_resize和w_resize),然后将像素值归一化到 [0, 1] 的范围内。接下来,将归一化后的图片转换为模型的输入格式([1, 1, h, w]),并进行推理,得到模型的输出(output)。然后,将输出进行 softmax 操作,并将每个像素点归类为概率最大的类别。最后,将归类后的结果进行缩放以符合原始图片的大小(h_ori和w_ori),并将其转换为 numpy 数组的形式,作为该方法的返回值(mask_np)。
if __name__ == '__main__': model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet') img_path = 'elephant.jpg' img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) print('Input image shape:', x.shape) preds = model.predict(x) print('Predicted:', decode_predictions(preds))
这段代码使用了Keras中的VGG16模型对一张图片进行分类。下面是对该代码的解释:
1. `if __name__ == '__main__':` 这行代码检查当前脚本是否被直接运行,而不是被导入到另一个脚本中。如果是直接运行,则代码块中的内容将会被执行。
2. `model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet')` 创建一个VGG16模型对象。`include_top=True` 表示包含模型的顶层,`weights='imagenet'` 表示使用预训练的权重。
3. `img_path = 'elephant.jpg'` 定义一个图片路径,这里使用了名为“elephant.jpg”的图片。
4. `img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))` 加载指定路径的图片,并将其调整为224x224像素的大小。
5. `x = image.img_to_array(img)` 将图像转换为numpy数组。
6. `x = np.expand_dims(x, axis=0)` 将numpy数组形状从(224, 224, 3)扩展为(1, 224, 224, 3)。
7. `x = preprocess_input(x)` 对输入数据进行预处理。
8. `print('Input image shape:', x.shape)` 打印输入图像的形状。
9. `preds = model.predict(x)` 使用VGG16模型对输入图像进行预测。
10. `print('Predicted:', decode_predictions(preds))` 打印预测结果,decode_predictions函数将预测结果解码为一个列表,其中每个元素表示一个类别和其对应的概率。
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