TensorFlow Keras调用模型predict时输入shape不匹配报错求解

核心错误原因 #

你遇到的报错不是环境配置问题，属于代码变量引用错误：

• 模型要求输入图像尺寸为224*224*3，但你最终传入模型的图像尺寸为480*480*3
• 原因是你完成img_input = cv2.resize(img, (224,224))缩放操作后，后续的颜色空间转换、归一化、扩展维度三步操作，全部错误使用了裁剪后的原始img变量，没有使用已经缩放到目标尺寸的img_input变量，导致预处理结果没有生效。

修正后的完整代码 #

import tensorflow.keras
import numpy as np
import cv2

model = tensorflow.keras.models.load_model('keras_model.h5')  

# 末尾加cv2.CAP_DSHOW参数可消除Windows下的MSMF警告，不需要可以去掉
cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW) 

while cap.isOpened():       
    ret, img = cap.read()   

    if not ret:
        break

    img = cv2.flip(img, 1)  

    h, w, c = img.shape 
    img = img[:, 100:100+h] 
    # 后续所有预处理操作统一使用img_input变量
    img_input = cv2.resize(img, (224,224)) 
    img_input = cv2.cvtColor(img_input, cv2.COLOR_BGR2RGB)   
    img_input = (img_input.astype(np.float32) / 127.0) - 1.0  
    img_input = np.expand_dims(img_input, axis=0)   

    prediction = model.predict(img_input)   
    print(prediction)
    
    cv2.imshow('result', img)   
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):  
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

额外说明 #

日志末尾的OpenCV警告是Windows平台视频采集模块的已知兼容问题，不会影响代码运行逻辑，添加cv2.CAP_DSHOW参数即可消除。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mason Lee