畳み込みニューラルネットワークの画像の前処理について

Question

前提・実現したいこと

自前の画像を作成したCNNモデルで判定したい

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
kerasを使いmnistを学習させたたモデルを作ったのですが自分で用意した画像を判定しようとしてもうまくいきません
作成したモデルのinput_shapeは(28, 28, 1)です

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

# from PIL import Image
  import numpy as np
  from keras.models import load_model

    image = Image.open("test.png") 

    image = np.array(image) 

    print(image.shape)
    im_gray = 0.299 * image[:, :, 0] + 0.587 * image[:, :, 1] + 0.114 * image[:, :, 2]

    image = Image.fromarray(np.uint8(im_gray))

    image = np.array(image)
    print(image.shape)
    image = image.reshape(28, 28, 1)

    image =image.astype("float32") / 255

    model = load_model("model.h5")
    result = model.predict(image)
    print(result)

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[tiitoi]

> うまくいきません

どううまくいかないのでしょうか？

[_Victorique__]

コードはマークダウンに当てはめてください
```Python
# code
```

[退会済みユーザー]

指摘ありがとうございます。
直しました

[退会済みユーザー]

具体的に説明するとモデルの入力は(28, 28, 1)という形状にしたのですが
自分で書いた画像はmnistと形状が異なり(28, 28, 4)という形でした
これを何とかして(28, 28, 1)に直したのですが
result = model.predict(image)
でエラーが出てうまく推論できていない
という状況です

[_Victorique__]

エラーの内容を載せましょう
この質問だけみてエラーの内容を推測するのは辛いです。

[退会済みユーザー]

ValueError: Error when checking input:
expected conv2d_1_input to have 4 dimensions, but got array with shape (28, 28, 1)
です

Answer 1

(1, 28, 28, 1)
(画像数, H, W, c)

このエラーは入力に４次元必要なのに３次元しかないですよというエラーです。
単に一枚予測させたい時は以下のようにしてください。

img = # (28, 28, 1)
input_imgs = np.array([img])

input_imgs.shape # (1, 28, 28, 1)

Comments

[退会済みユーザー]

解決できました！
ありがとうございます