python - 值误差，使用VGG16的图像归一化误差，人脸识别和检测项目

Question

这是代码

我正在做一个人脸检测和识别项目。使用了 VGG16，在训练期间，图像（数组）被归一化（images= images.astype('float32')/255）。

在帧（来自视频）的人脸检测过程中也做了同样的事情，但是随着输入形状的改变，我得到了一个值错误。错误但是，打印的图像形状是 150,150,3，为什么会出现错误？

这是因为必须对图像列表进行规范化并且单个图像不起作用吗？如果是这样，有没有更好的方法来修复错误并成功地使用模型来预测图像？

在此先感谢您的帮助！

标签： pythonimage-processingnormalizationface-recognitionvalueerror

Answer 1

我通过执行以下命令来重塑图像，从而解决了这个问题。图像 = tf.reshape(图像, [1,150, 150,3])