#keras #classification #predict #imshow #image-classification
Вопрос:
Я использую генератор данных изображений для двоичной классификации. Я построил свою модель и теперь хочу отображать изображения, неправильно классифицированные по моему режиму.
Мой код выглядит следующим образом. Я пытаюсь создать изображения и метки, которые неправильно классифицированы, а затем отобразить изображения из 100 из моего тестового генератора.
images = []
labels = []
for i in range(100):
img, label = next(val_generator)
img = img_to_array(img[i])
img = np.expand_dims(img, axis=0)
result = model.predict_classes(img)
if result != label[i]:
images.append(img)
labels.append(label)
Я хочу отображать изображения[].
Код:
images[0]
images[0].reshape(-1)
img0 = array_to_img(images[0])
plt.plot(images[0])
Я получаю ошибку:
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-723-c79b5280f8fc>", line 1, in <module>
img0 = array_to_img(images[0])
File "/home/idu/.local/lib/python3.6/site-packages/keras/preprocessing/image.py", line 184, in array_to_img
return image.array_to_img(x, data_format=data_format, scale=scale, **kwargs)
Я думаю, что речь идет о преобразовании моих изображений из массивов.
Как я могу отобразить изображения, неправильно классифицированные?
Спасибо!
File "/home/idu/.local/lib/python3.6/site-packages/keras_preprocessing/image/utils.py", line 257, in array_to_img
'Got array with shape: %s' % (x.shape,))
ValueError: Expected image array to have rank 3 (single image). Got array with shape: (1, 512, 512, 1)
Комментарии:
1. вам не нужна линия изменения формы