增强后读取图像

Question

我想知道如何阅读(如果可能的话)图像后，由Albumentations增强。

我试过：

my_img = 'xyz.jpg'

image = cv2.imread(my_img)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
transformed = transform(image=image)
new_img = np.array(list(transformed.values())
Image.formarray(new_img)

但我知道这个错误：

TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 512, 3), |u1

Answer 1

变量transformed是字典类型。您必须将存储在键image中的值显示为图像数组。

>>> type(transformed)
<class 'dict'>

# store the value in image key as an array & display it
transformed_image = transformed['image']
cv2.imshow(transformed_image)

Answer 2

您的四维数组很可能无法解释为图像。

试一试

new_img = np.squeeze(new_img)

若要删除前两个维度，并在调用dtype=np.uint8时指定np.array。

然而，你的尺寸似乎仍然不匹配。如果您期望得到512 x 512图像，那么您的尺寸在压缩之前会看起来类似于(1，1,512,512，3)，而在压缩之后(512,512，3)。

请考虑以下示例：

import numpy as np
import cv2 as cv

black_1d = np.zeros((1, 1, 512, 3), dtype=np.uint8)
# This doesn't work, it yields an error
# cv.imshow('Test', black)
# cv.waitKey()

# This works
new_img_1d = np.squeeze(black_1d)
cv.imshow('Test 1', new_img_1d)
cv.waitKey()

black_2d = np.zeros((1, 1, 512, 512, 3), dtype=np.uint8)
new_img_2d = np.squeeze(black_2d)
cv.imshow('Test 2', new_img_2d)
cv.waitKey()