如何将多个图像输入Keras特征提取？

下面是代码的Keras文档页面：如何将多个图像输入Keras特征提取？

from keras.applications.vgg16 import VGG16 
from keras.preprocessing import image 
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input 
import numpy as np 

model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) 

img_path = 'elephant.jpg' 
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) 
x = image.img_to_array(img) 
x = np.expand_dims(x, axis=0) 
x = preprocess_input(x) 

features = model.predict(x)

这里的单个图像被馈送。

我已经提取了几个（12）图像到列表中，并将该列表转换为numpy数组。我想将图像列表提供给Keras特征提取器。

换句话说，我想喂它多个图像。我怎么能这样做呢？

来源

2017-09-22 TheTank

你只是试图运行'model.predict（table_of_images）'？ –

我试图将numpy数组作为一个整体。这并不奏效。当你说'model.predict（table_of_images）'时，你能详细说明吗？ – TheTank

那么错误是什么？ –

代码中的这一行x = np.expand_dims(x, axis=0)将单个图像转换为单个图像的数组。所以x的形状将是（1,224,224,3）。

在你的例子中，你已经有12个图像，你将它保存在numpy数组中。检查你的numpy数组的形状。它必须调整到（12,224,224,3）。通道数可以是1,3或4.然后，您将不得不对其进行预处理。检查此代码在preprocess_input(x)函数中发生了什么。之后，您可以传递给model.predict函数。

希望这个答案可以帮助你。

来源

2017-09-23 09:51:19 user1190882

如何将多个图像输入Keras特征提取？

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