images = np.array(np.float32(images).reshape(len(images), -1) / 255)
时间: 2023-11-24 08:06:39 浏览: 47
这是一个将图像数据进行预处理的代码片段。它首先将图像的数据类型转换为float32,并通过调用reshape函数将图像数组的形状重新调整为(len(images), -1)。其中-1表示根据原始数组的大小自动计算缺失的维度。最后,将图像的像素值除以255,以将其归一化到0到1之间的范围。这种预处理通常用于将图像数据转换为适合机器学习模型输入的格式。
相关问题
input_dir = 'D:/wjd/13' glob_dir = input_dir + '/*.png' images = [cv2.resize(cv2.imread(file), (224, 224)) for file in glob.glob(glob_dir)] paths = [file for file in glob.glob(glob_dir)] images = np.array(np.float32(images).reshape(len(images), -1) / 255)
这段代码的作用是读取指定目录下的所有PNG图像文件,并将它们调整为尺寸为224x224的图像。
首先,通过定义`input_dir`变量指定了图像文件所在的目录路径。然后,通过将`input_dir`和`/*.png`拼接,形成一个通配符路径`glob_dir`,用于匹配目录下所有的PNG文件。
接下来,使用列表推导式结合OpenCV库的`cv2.imread()`函数读取每个匹配到的PNG文件,并使用`cv2.resize()`函数将它们调整为尺寸为224x224的图像。这些图像被存储在名为`images`的列表中。
同时,使用列表推导式将每个匹配到的文件路径存储在名为`paths`的列表中。
最后,将`images`列表转换为NumPy数组,并进行归一化处理,将像素值从0到255的范围缩放至0到1之间。
综上所述,该段代码实现了读取指定目录下PNG图像文件并进行尺寸调整和归一化处理的功能。
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42) x_train, x_validate, y_train, y_validate = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.1, random_state=999) # Resize images for i in range(len(x_train)): img = Image.fromarray(x_train[i]) img = img.resize((224, 224)) x_train[i] = np.array(img) for i in range(len(x_validate)): img = Image.fromarray(x_validate[i]) img = img.resize((224, 224)) x_validate[i] = np.array(img) # Reshape images x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 224, 224, 3) x_validate = x_validate.reshape(x_validate.shape[0], 224, 224, 3)代码段报错TypeError: Cannot handle this data type
这个错误可能是由于图片数据的格式不被支持而导致的。常见的图片格式有PNG、JPEG、BMP等,如果图片格式不被支持,就会出现这个错误。
你可以尝试使用Pillow库中的Image.open()方法打开图片,然后使用np.array()方法将图片转换为numpy数组,确保图片格式被正确地读取。同时,还应该检查数据类型是否为float或int类型,如果不是,可以使用astype()方法将其转换为正确的数据类型。
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