カラーチャネルのnumpyイメージ配列を再形成する方法

Question

私はKerasライブラリを使ったキャプチャ認識プロジェクトに取り組んでいます。トレーニングセットでは、以下の関数を使用して最大5桁のキャプチャを生成しています。

def genData(n=1000, max_digs=5, width=60): 
    capgen = ImageCaptcha() 
    data = [] 
    target = [] 
    for i in range(n): 
     x = np.random.randint(0, 10 ** max_digs) 
     img = misc.imread(capgen.generate(str(x))) 
     img = np.mean(img, axis=2)[:, :width] 
     data.append(img.flatten()) 
     target.append(x) 
    return np.array(data), np.array(target) 

次に、次のようなトレーニングデータの配列を変更しようとしています。

train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0], 60, 60, 3) 

私のキャプチャには3つのカラーチャンネルがあると思います。しかし、私がトレーニングデータを再構成しようとしたとき、私は次のエラーに直面しています。

ValueError: cannot reshape array of size 3600000 into shape (1000,60,60,3)

注：私は1ではなく3にしようとするとエラーが発生していないが、私の精度はあなたが平均を取ることによって、単一チャンネルの画像を作成している％1

Answer 1

にも、近くではありません。エラーは、配列の3600000要素が3倍大きい（1000 * 60 * 60 * 3 = 10800000）要素の配列を作り直そうとしているというエラーです。あなたの機能を以下の例に適応させて、機能させてください。

また、イメージの幅を60ピクセルに縮小しているため、ターゲットはもう正しくありません。これは精度が低いことを説明しています。幅を広げてみると、精度が高まる可能性があります（例：150-155）。

def genData(n=1000, max_digs=5, width=60): 
    capgen = ImageCaptcha() 
    data = [] 
    target = [] 
    for i in range(n): 
     x = np.random.randint(0, 10 ** max_digs) 
     img = misc.imread(capgen.generate(str(x))) 
     img = img[:,:width,:] 
     data.append(img.flatten()) 
     target.append(x) 
    return np.array(data), np.array(target)