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我有一个用numpy数组格式表示的3D图像。形状是(60,60,15),60宽度60高度15帧深。作为图像,图像通道的numpy数组
现在我想要用另一个库进一步处理这个图像。但是这个图书馆需要一个“渠道”的论点。 https://keras.io/layers/convolutional/#conv3d
我没有得到的是如何找出我的图像有多少个通道。 图像是三维MRI图像: 1片:
我有一个用numpy数组格式表示的3D图像。形状是(60,60,15),60宽度60高度15帧深。作为图像,图像通道的numpy数组
现在我想要用另一个库进一步处理这个图像。但是这个图书馆需要一个“渠道”的论点。 https://keras.io/layers/convolutional/#conv3d
我没有得到的是如何找出我的图像有多少个通道。 图像是三维MRI图像: 1片:
信道通常代表用于将图像编码的不同的颜色。例如,在RGB图像中,有三个通道:红色,绿色和蓝色。我猜你的3D图像是用1个通道编码的(如果每个帧的代码是黑色的&白色)或3个通道(如果每个帧的颜色都是编码的)。从DOC
实例:
input_shape=(128, 128, 3) # for RGB pictures
input_shape=(128, 128, 128, 1) # for 128x128x128 volumes with a single channel