问题标签 [image-generation]

我正在研究反转ImageDataGenerator对我的输入图像执行的转换。我能够获得与转换值一起执行的转换。

有没有办法可以使用这些值来反转使用这些值的转换？

我需要为每个记录图像生成（结合一些图像）。我用帆布做。

像这样的东西。所以在我的行动中我可以获得内容

但我会在一段时间后得到正确的记录，所以使用 DOMDocument 获取数据是不可能的，或者生成一些用于转换图像的 html 文件。

我需要找到一些方法来获取生成的图像 src ...

此代码生成的图像

有什么好主意吗？

• 上图是手写的印地语 / deavanagari 字母

  图片。

• 任务是使用 image 从给定的 assignment.jpg 图像中准备数据集

  加工工具

• 我不清楚我是否可以使用 adobe photoshop 等 Photoshop 编辑工具。

• 如果图像处理工具意味着 opencv ，是否真的可以从单个图像创建像 emnist 这样的数据集。

• 我无法想出任何方法来将字母彼此分开

我想创建一个 keras 模型，以根据在http://earthview.withgoogle.com上找到的一些照片生成无限壁画 我希望能够生成任意数量的像素行，并且它们之间可以平滑过渡。

我的第一个想法是向 RNN 提供 10 行图像，并试图让它预测第 11 行，但模型在一些迭代后无法预测同一行。

我可能会尝试实现一个自动编码器，但不是给它提供图像，而是尝试给它提供行，然后稍微修改潜在空间以生成每一行，这是一个好主意吗？你对此有何看法？

谢谢

我在 keras 中使用了自定义图像生成器的模板，这样我就可以使用 hdf5 文件作为输入。最初，代码给出了“形状”错误，所以我只from tensorflow.python.keras.utils.data_utils import Sequence关注了这篇文章。现在我以这种形式使用它，你也可以在我的colab notebook中看到：

我用以下方法调用生成器：

导入Sequence解决了“形状”错误，但现在我收到错误：

线程 Thread-5 中的异常：回溯（最后一次调用）：
文件“/usr/lib/python3.6/threading.py”，第 916 行，在 _bootstrap_inner self.run() 文件“/usr/lib/python3. 6/threading.py”，第 864 行，在运行 self._target(*self._args, **self._kwargs) 文件“/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/ utils/data_utils.py"，第 742 行，在 _run sequence = list(range(len(self.sequence))) 类型错误：'numpy.float64' 对象不能解释为整数

我该如何解决这个问题？我怀疑这可能又是 keras 软件包中的冲突，并且不知道如何解决它。

我对我阅读的一篇论文中的图像转换结构感到困惑。它们连接的层的输出尺寸不匹配。

它实际上应该是第 9 层和第 7 层吗？

我不知道我是否理解正确。你能提供一些帮助吗？

我是 Python 和一般编程的新手。我是一名自学者，我决定编写一个命令行工具来帮助我为 Mi Band 4 制作表盘。所以我想生成；数字，星期几和一些不同字体和大小的特殊字符，这就是我的问题，我不想为每个图像和字体手动输入宽度和高度，因为那样做就没有任何意义了. 我希望该工具根据字体大小自行动态调整宽度和高度。

我在 python 3.7.4 上，之前我正在使用“枕头”。谢谢你的帮助

我想根据给定的输入（向量或标量）以 mxn 图像的形式生成状态场（例如 xy 平面中的温度场）。

为了简单起见，我举个简单的例子：如果输入为0，则输出应该是一只黑猫。对于输入 = 0.53，输出是一只棕色猫，....，对于输入 = 3，它是一只黑狗，依此类推。

它可以被认为是分类的倒数，但我不确定。

根据我目前的搜索，我认为这是一个图像生成问题，其中 GAN 或自动编码器可以用于标记数据集（我有不同输入向量的图像）。我的问题：

1. 这是解决这个问题的正确方法吗？如果是这样，你能推荐好的例子吗？

2. 如果这不是解决问题的正确方法，请您分享您对如何解决的意见？

所以我已经关注了这个https://www.tensorflow.org/tutorials/generation/dcgan，它工作得很好。所以现在我试图做同样的事情，但我自己的数据（69 850x480 图像）。很明显，我使用的数组之一是错误的大小 [32, 850]。我最好的猜测是数组的一部分正在某处丢失，因为它的形状应该是 [32, 850, 480, 1]。我真的很难看出假设这实际上是问题所在。

更改示例代码：

错误

第 138-197 行

其他所有内容仍应是所提供链接中代码的副本。

我正在关注这个https://www.tensorflow.org/tutorials/generation/dcgan#the_discriminator但我使用的是我自己的图片。我想以某种方式查看损失、准确性和/或其他任何可能对优化网络有用的信息。我现在主要只关心损失。我试图查看类似的示例，其中包括一种显示损失的方法，例如https://machinelearningmastery.com/practical-guide-to-gan-failure-modes/。但是，我仍然不明白如何为 tensorflow DCGAN 示例执行此操作。

需要明确的是，我有一个损失函数。我只是无法弄清楚如何将其打印出来以实际查看发生了什么。

哦，我应该提到我让它在每个时期为每个生成的图像打印“决定”。所以我知道该怎么做。