将PNG或JPEG图像转换为GAN算法接受的格式

作者: 早岁那知世事艰
发布时间: 2024-03-11 11:23:30 (3月前)
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故人 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 图像的大小x，y（842x1116），以像素为单位，颜色通道数为-4（R，G，B，Alpha） </p> </DIV>

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不丶离 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> imread使用PIL或Pillow读取图像，它以下列格式返回图像：高x宽x通道通道通常是3个通道（正常彩色图像的红色，绿色，蓝色[RGB]）或有时4个通道（红色，绿色，蓝色，alpha /透明度[RGBA]）。 </p> <P> 所以你读了一个大小的图像 <code> 842x1116 </code> 具有4个颜色通道的像素。你说你使用形状的训练数据（xxxx，28,28），所以你使用灰度而不是彩色图像。第一步是将彩色图像转换为灰度。 <code> Pillow </code> （作为PIL的替代品）是一个很好的图像操作库。或者，您可以使用一个频道 </p> <pre> <code> gray_data = data[:,:,0] </code> </pre> <P> 要将其用作训练数据，您现在可以将其调整为28x28或从中提取大小为28x28的小块。 </p> <pre> <code> small_data = gray_data[:28,:28] </code> </pre> <P> 这将导致（28,28）。大多数学习算法都期望不是一个而是几个图像，主要是格式（#images，高度，宽度）。所以你需要重塑它： </p> <pre> <code> final_data = small_data.reshape(1,28,28) </code> </pre> <P> 应该这样做。但是，正确的RGB（A）到格雷转换和调整大小将是更好的解决方案。查看枕头文档了解详细信息。 </p> </DIV>

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