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我有一個用numpy數組格式表示的3D圖像。形狀是(60,60,15),60寬度60高度15幀深。作爲圖像,圖像通道的numpy數組
現在我想要用另一個庫進一步處理這個圖像。但是這個圖書館需要一個「渠道」的論點。 https://keras.io/layers/convolutional/#conv3d
我沒有得到的是如何找出我的圖像有多少個通道。 圖像是三維MRI圖像: 1片:
我有一個用numpy數組格式表示的3D圖像。形狀是(60,60,15),60寬度60高度15幀深。作爲圖像,圖像通道的numpy數組
現在我想要用另一個庫進一步處理這個圖像。但是這個圖書館需要一個「渠道」的論點。 https://keras.io/layers/convolutional/#conv3d
我沒有得到的是如何找出我的圖像有多少個通道。 圖像是三維MRI圖像: 1片:
信道通常代表用於將圖像編碼的不同的顏色。例如,在RGB圖像中,有三個通道:紅色,綠色和藍色。我猜你的3D圖像是用1個通道編碼的(如果每個幀的代碼是黑色的&白色)或3個通道(如果每個幀的顏色都是編碼的)。從DOC
實例:
input_shape=(128, 128, 3) # for RGB pictures
input_shape=(128, 128, 128, 1) # for 128x128x128 volumes with a single channel