画像オーダーテンソルフロー

Question

テンソルフローを使用してスライディングウィンドウのコードを実行しています。

これはTheanoのためです。そのため、画像サイズの注文に誤りがあります。

誰も私にテンソルフローの修正方法を教えてもらえますか？

エラー：

とValueError：チェックエラー：予想INPUT_2する形状を有するように（なし、224、224、3）が、形状を持つ配列（1、3、224、224）を得た

image=load_img('\e.jpg') 
image= np.array(image).reshape((3264,5896,3)) 
image = image.astype('float32') 
image /= 255 
plt.imshow(image) 
print(image.shape) 


#%%SLIDING WINDOW 
'' 
def find_a_object(image, step=224, window_sizes=[224]): 
    boxCrack = 0 
    locations = [] 
    for win_size in window_sizes: 
     #top = Y, left = X 
     for Y in range(0, image.shape[0] - win_size + 1, step): 
      for X in range(0, image.shape[1] - win_size + 1, step): 
       # compute the (top, left, bottom, right) of the bounding box 
       box = (Y, X, Y + win_size, X + win_size) 

       #crop original image 
       cropped_img = image[box[0]:box[2], box[1]:box[3]] 
       #reshape cropped image by window 
       cropped_img = np.array(cropped_img).reshape((1,3,224,224)) 


       boxCrack = predict_function(cropped_img) 

       if boxCrack ==0: 
        #print('box classified as crack') 
        #save location of it     
        locations.append(box) 
        print("found") 
     return locations 
#%%FUNCTIONS 
def predict_function(x): 
    result = model.predict_classes(x) 
    if result==0: 
     return 0 
    else: 
     return 1 
##SHOW CROPPED IMAGE 
#def show_image(im): 
# plt.imshow(im.reshape((100,100,3))) 
) 

#DRAW BOXES FROM LOCATIONS when classified 
def draw_boxes(image, locations): 
    fix,ax = plt.subplots(1) 
    ax.imshow(image)  
    for l in locations: 
     print (l) 
     rectR = patches.Rectangle((l[1],l[0]),224,224,linewidth=1,edgecolor='R',facecolor='none' 
     ax.add_patch(rectR) 


#%%get locations from image 
locations = find_a_object(image) 

draw_boxes(image,locations) 

Answer 1

エラーメッセージは非常に明確です。TFの注文は(None, dim_x, dim,_y, n_channels)にする必要があります。私は、以下に示すように画像配列を転置することがそのトリックを行うべきだと思います。

cropped_img = image[box[0]:box[2], box[1]:box[3]] 
#reshape cropped image by window 
cropped_img = np.array(cropped_img).reshape((1,3,224,224)) 
cropped_img = cropped_img.transpose(0,2,3,1)