ValueError：无法将921600尺寸的阵列重塑为形状（224,224,3）

Question

我使用传输学习（InceptionV3）培训了一个模型，当我尝试预测结果时：

ValueError: cannot reshape array of size 921600 into shape (224,224,3)

我用来训练模型的图像生成器是：

    root_dir = 'G:/Dataset'

img_generator_flow_train = img_generator.flow_from_directory(
    directory=root_dir,
    target_size=(224,224),
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    subset="training")

img_generator_flow_valid = img_generator.flow_from_directory(
    directory=root_dir,
    target_size=(224,224),
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    subset="validation")
base_model = tf.keras.applications.InceptionV3(input_shape=(224,224,3),
                                               include_top=False,
                                               weights = "imagenet"
                                               )

实现代码是：

  cap=cv.VideoCapture(0)
  facedetect=cv.CascadeClassifier(cv.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
  model=load_model('Signmodel.h5')
  while cap.isOpened():
        sts,frame=cap.read()
        if sts:
            faces=facedetect.detectMultiScale(frame,1.3,5)
            for x,y,w,h in faces:
                    y_pred=model.predict(frame)
                    print(y_pred,"printing y_pred")
                    cv.putText(frame,y_pred,(x,y-30), cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.75, (255,0,0),1, cv.LINE_AA)

我尝试调整帧大小：

frame=cv.resize(frame,(224,224),3)

但是当这样做时，我得到了：

ValueError: Input 0 of layer "sequential" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 224, 224, 3), found shape=(32, 224, 3)

我该怎么办解决这个问题？

谢谢！！！

Answer 1

您是否尝试将图像首先转换为灰色？

DentectMultiscal（）需要格式cv_8u的图像。

cap=cv.VideoCapture(0)
facedetect=cv.CascadeClassifier(cv.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
model=load_model('Signmodel.h5')
while cap.isOpened():
    sts,frame=cap.read()
    if sts:
        frame = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        faces=facedetect.detectMultiScale(frame,1.3,5)
        for x,y,w,h in faces:
                y_pred=model.predict(frame)
                print(y_pred,"printing y_pred")
                cv.putText(frame,y_pred,(x,y-30), cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.75, (255,0,0),1, cv.LINE_AA)

Answer 2

调整大小并重塑图像为所需的格式为我解决了问题：

while cap.isOpened():
    sts,frame=cap.read()
    frame1=cv.resize(frame,(224,224))
    frame1 = frame1.reshape(1,224,224,3)
    if sts:
        faces=facedetect.detectMultiScale(frame,1.3,5)
        for x,y,w,h in faces:
            y_pred=model.predict(frame)

Answer 3

我看到您提到了TL，我将假设您正在使用其中一种VGG模型，我将其中一个用于嗜睡预测，当我尝试使用28x28尺寸的图像时，我遇到了同样的问题，我收到了错误通知我，尺寸约束不允许我将其调整到输入尺寸224x224，所以我做了一些我使用Glob函数将图像大小从大小增加到224x 224尺寸的事情，问题是问题所在您正在使用的图像具有敏感数据（尽管我想您正在使用它用于现实生活数据，因为您使用的是工作摄像机而不是图片加载）像素失真将破坏所有和任何类型的敏感数据。

希望它有帮助...