Получаем ошибку: Cannot reshape array of size 122304 into shape (52,28,28)

Я пытаюсь изменить форму массива numpy как:

data3 = data3.reshape((data3.shape[0], 28, 28))

где data3 - это:

[[54 68 66 ..., 83 72 58]
 [63 63 63 ..., 51 51 51]
 [41 45 80 ..., 44 46 81]
 ..., 
 [58 60 61 ..., 75 75 81]
 [56 58 59 ..., 72 75 80]
 [ 4  4  4 ...,  8  8  8]]

data3.shape - (52, 2352).

Но я продолжаю получать следующую ошибку:

ValueError: cannot reshape array of size 122304 into shape (52,28,28)
Exception TypeError: TypeError("'NoneType' object is not callable",) in <function _remove at 0x10b6477d0> ignored

Что происходит и как исправить эту ошибку?

UPDATE:

Я'делаю это для получения data3, которая используется выше:

def image_to_feature_vector(image, size=(28, 28)):

    return cv2.resize(image, size).flatten()

data3 = np.array([image_to_feature_vector(cv2.imread(imagePath)) for imagePath in imagePaths])

imagePaths содержит пути ко всем изображениям в моем наборе данных. На самом деле я хочу преобразовать data3 в плоский список 784-мерных векторов, но

image_to_feature_vector

преобразует его в 3072-мерный вектор!!!

akrama81
Редактировал вопрос 31-го июля 2017 в 6:31
Программирование
image-processing python numpy cv2 reshape
31-го июля 2017 в 6:05
63 просмотров

Вы можете изменить форму матричных массивов numpy так, чтобы before(a x b x c..n) = after(a x b x c..n). т.е. общее количество элементов в матрице должно быть таким же, как и раньше, В вашем случае вы можете преобразовать ее так, чтобы преобразованные данные3 имеет форму (156, 28, 28) или просто :-...

import numpy as np

data3 = np.arange(122304).reshape(52, 2352 )

data3 = data3.reshape((data3.shape[0]*3, 28, 28))

print(data3.shape)

Выходные данные имеют вид

[[[     0      1      2 ...,     25     26     27]
  [    28     29     30 ...,     53     54     55]
  [    56     57     58 ...,     81     82     83]
  ..., 
  [   700    701    702 ...,    725    726    727]
  [   728    729    730 ...,    753    754    755]
  [   756    757    758 ...,    781    782    783]]
  ...,
[122248 122249 122250 ..., 122273 122274 122275]
  [122276 122277 122278 ..., 122301 122302 122303]]]
Комментарии (2)

Во-первых, количество элементов входного изображения должно соответствовать количеству элементов в желаемом векторе признаков.

Предполагая, что все вышеперечисленное выполнено, нижеприведенный вариант должен работать:

# Reading all the images to a one numpy array. Paths of the images are in the imagePaths
data = np.array([np.array(cv2.imread(imagePaths[i])) for i in range(len(imagePaths))])

# This will contain the an array of feature vectors of the images
features = data.flatten().reshape(1, 784)
Комментарии (4)