我是Python和Keras深度学习的新手。通过一些针对cat和非cat分类的在线教程,我能够为我的分类编写这个简单的培训代码。但是,我的目标应用程序是fire检测,因此我认为我需要使用彩色图像而不是这个灰度版本(+会有帮助吗?!)换句话说,要摆脱img = img.convert('L'),进行色彩训练。training_images = np.array([i[0] for i in training_data]).reshape(-1, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3)
ValueError: coul
对于我的研究,我想编译一个代码,将图像像素值从RGB更改为HSV,如果V值高于某个值,则将其更改为RGB。但是,要做到这一点,我必须使用cv2.cvtColor(src,code)。当我使用cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)的时候,效果很好!但是当我使用cv2.cvtColor( list or str , cv2.COLOR_HSV2BGR)时,它犯了错误.我认为src一定是图像。不幸的是,我不得不使用类型列表或str或ndarray。我尽力给他们树立形象,但我认为这真的是一项艰巨的任务。如果您运行下面的代码,numpy数组将首先显示为V通道。关闭窗
我有一个形状为1200,1600,3的三维数组img和一个形状为1200,1600的二维数组标签。第一个数组来自图像,第二个数组来自图像中的标签。img阵列中的位置i,j对应于图像像素。我想要创建一个与img数组相同维的新数组,这样对于标签为0的像素,原始数组保持不变,但所有其他像素都被白化(255,255)。 import numpy as np
for i in range(0,img.shape[0]):
for j in range(0