带有自己手写图像的Tensorflow示例

Question

我在这里用zalando mnist尝试了tensorflow示例： https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification

之后我用手写的mnist数据库修改了衣服的图片，这也很有效

现在我想用mnist手写数据库来训练人工智能，从我手写的“1”中拍照，让KI猜数字

我在KI的训练后附加了几行代码。 我尝试的是：

ownPicArr = imageio.imread(filename) #it is a 28x28 PNG file
ownPicArr = ownPicArr / 255.0
pred = model.predict(ownPicArr)

我有以下错误：

ValueError: Error when checking input: expected flatten_input to have 3 dimensions, but got array with shape (28, 28)

如何解决这个问题？那你

Answer 1

即使图片的颜色是反转的，这也是使用OpenCV执行预测的方法

import os, cv2
image=cv2.imread(imagePath)
image_from_array = Image.fromarray(image, 'RGB')
size_image = image_from_array.resize((28,28))
p = np.expand_dims(size_image, 0)
img = tf.cast(p, tf.float32)
pred = model.predict(img)

首先，我们使用OpenCV读取图像，OpenCV将图像存储为一个数组。然后我们转换数组，并指定颜色通道。调整图像大小后，我们创建了一批单个图像，然后将数据类型更改为float32或与模型匹配的数据类型后，我们最终进行预测