Question

我正在尝试使用SVM分类器对某些图像进行分类。我正在使用预训练的Inception V3模型提取图像的特征。我想将提取的功能保存到csv或excel文件中，然后为它们分配标签，以便它们可与SVM分类器一起使用。这些功能当前位于numpy数组中。我想将此numpy数组转储到excel或csv文件。当使用numpy的“ savetxt”功能时，会显示错误

期望一维或二维数组，而不是数组为％d维

这意味着由于尺寸过大，无法将要素阵列转储到csv文件中。有人可以告诉我一种将这种高维数组转储到excel或csv文件中的方法吗？

from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input
from keras.applications.inception_v3 import decode_predictions
import os

from PIL import ImageFile
ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True

import scipy.io
from keras.preprocessing import image
import numpy as np
import pandas as pd

model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)
model.summary()

#for file in os.listdir('D:/MS/Literature for thesis/Mediaeval 2018/multimedia task/tools/twitter_downloader/evidence_0/'):
img_path='900095331450273792.png'
img = image.load_img(img_path, target_size=(229, 229))
img_data = image.img_to_array(img)
img_data = np.expand_dims(img_data, axis=0)
img_data = preprocess_input(img_data)

inception_feature = model.predict(img_data)
df = pd.DataFrame (inception_feature)
filepath = 'my_excel_file.xlsx'
df.to_excel(filepath, index=False)

enter image description here

Answer 1

如果只想将高维数组保存在文件中，则最好将其保存为泡菜文件

import numpy as np
import pickle

m_array = np.arange(24).reshape(4,2,3)

# save as pickle file
with open('filename.pickle', 'wb') as handle:
    pickle.dump(m_array , handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

# read pickle file
with open('filename.pickle', 'rb') as handle:
    b = pickle.load(handle)

但是，如果要将其另存为CSV文件，请使用pandas库。

您可以找到更多详细信息here

在CSV文件中存储高维特征-Python

1 个答案: