如何在 keras CNN 模型中调整 3D 图像的大小？

Question

我进行了 3D PET 扫描（无、128、128、60、1）。我想将其大小调整为（无、64、64、30、1）。有时我需要它更小。我想在 keras 模型中执行此操作。我正在考虑类似 tf.image.resize 的东西，但用于 3D 图像。

Answer 1

我们可以删除3D图像的最后一个维度（无，128、128、60、1），以便转换后的张量的形状为（无，128、128、60）< /code>与代码> 是（高度，宽度，频道）。 （注意：所需的形状也可以是（batch_size，高度，宽度，num_channels） ）

我们将使用 tf.squeeze 为此目的。

import tensorflow as tf

# Some random image
image = tf.random.normal( shape=( 128 , 128 , 60 , 1 ) )
# Remove dimensions of size 1 from `image`
image = tf.squeeze( image )
# Resize the image
resized_image = tf.image.resize( image , size=( 100 , 100 ) )
print( tf.shape( resized_image ) )

输出

tf.Tensor([100 100  60], shape=(3,), dtype=int32)

恢复大小1的删除维度的

resized_image = tf.expand_dims( resized_image , axis=3 )
print( tf.shape( resized_image ))

，您可以使用tf.expand_dims，输出，

tf.Tensor([100 100  60   1], shape=(4,), dtype=int32)