我希望我的keras
模型使用cv2或类似的方法调整输入图像的大小.
我已经看过了使用ImageGenerator
,但我更喜欢编写自己的生成器,只需调整第一层图像的大小keras.layers.core.Lambda
.
我该怎么做?
如果您正在使用tensorflow后端,则可以使用tf.image.resize_images()
函数来调整Lambda
图层中的图像大小.
这是一个展示相同的小例子:
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()