如何保存由Keras模型可视化/生成的图像？

Question

我正在使用detecto模型来可视化图像。因此，基本上我将一个图像传递给这个模型，它将绘制一条穿过对象的边界线，并显示可视化的图像。

from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import save_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from detecto import core, utils, visualize

image = utils.read_image('retina_model/4.jpg')
model = core.Model()

labels, boxes, scores = model.predict_top(image)
img=visualize.show_labeled_image(image, boxes,)

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现在，我正在尝试将这个可视化的图像转换为Numpy数组。我使用下面这行代码将图像转换为numpy数组：

img_array = img_to_array(img)

它给出了错误：

Unsupported Image Shape

所有我想要的是显示可视化的图像，这是这个模型的输出到我的网站。我们的计划是将图像转换为numpy数组，然后使用以下行通过代码保存图像：

save_img('image1.jpg', img_array)

所以我计划下载这个可视化的图像(这个模型的输出)，这样我就可以将下载的图像显示到我的网站上。如果有其他方法来实现这一点，那么请让我知道。

Answer 1

Detecto的文档显示，utils.read_image()已经返回了一个NumPy数组。

但是你把visualize.show_labeled_image()的返回值传递给了Keras的img_to_array(img)

查看visualize.show_labeled_image()，的Detecto源代码，它没有返回类型，因此默认情况下它返回None。所以我认为你的问题是你没有传递一个有效的图片给img_to_array(img)，但是没有。

我认为不需要调用img_to_array(img)，因为您已经拥有了作为NumPy数组的图像。但请注意，根据Detecto的文档，utils.read_image()“相当于使用OpenCV的cv2.imread函数并从BGR转换为RGB格式”。确保这是你想要的。