plt.imshow() 中图像数据的尺寸无效

Question

我正在使用 mnist 数据集在 keras 背景下训练胶囊网络。训练后，我想显示来自 mnist 数据集的图像。为了加载图像，使用 mnist.load_data() 。数据存储为 (x_train, y_train),(x_test, y_test)。现在，为了可视化图像，我的代码如下：

img_path = x_test[1]  
print(img_path.shape)
plt.imshow(img_path)
plt.show()

代码输出如下：

(28, 28, 1)

和plt.imshow(img_path)上的错误如下：

TypeError: Invalid dimensions for image data

如何显示png格式的图片。求助！

Answer 1

根据@sdcbr 的评论，使用 np.sqeeze 减少了不必要的维度。如果图像是二维的，则 imshow 函数可以正常工作。如果图像有 3 个维度，那么你必须减少额外的 1 个维度。但是，对于更高暗淡的数据，您必须将其减少到 2 暗淡，因此 np.sqeeze 可能会应用多次。（或者你可以使用一些其他的暗淡减少函数来获得更高的暗淡数据）

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt
img_path = x_test[1]  
print(img_path.shape)
if(len(img_path.shape) == 3):
    plt.imshow(np.squeeze(img_path))
elif(len(img_path.shape) == 2):
    plt.imshow(img_path)
else:
    print("Higher dimensional data")

Answer 2

您可以使用 tf.squeeze 从张量的形状中删除大小为 1 的维度。

plt.imshow( tf.shape( tf.squeeze(x_train) ) )

Check out TF2.0 example

Answer 3

示例：

plt.imshow(test_images[0])

TypeError: Invalid shape (28, 28, 1) for image data

更正：

plt.imshow((tf.squeeze(test_images[0])))

Number 7

Answer 4

matplotlib.pyplot.imshow() 不支持形状 (h, w, 1) 的图像。只需将图像重塑为 (h, w) 即可删除图像的最后一个维度：newimage = reshape(img,(h,w)).

plt.imshow() 中图像数据的尺寸无效

Invalid dimension for image data in plt.imshow()

matplotlib

typeerror

python-3.x

mnist

keras