<jupyter_start><jupyter_text>Посмотрим, что лежит в папке с изображениями<jupyter_code>!ls images
cp = np.load('images/curved_paper.jpg_depth.npy')
original = cv2.imread('images/curved_paper.jpg')

# Print shapes
print(cp.shape)
print(original.shape)<jupyter_output>(1, 384, 512, 1)
(1024, 768, 3)<jupyter_text>Видим, что мы засунули картинку размером 1024x768, а получили другие размеры. Выясняем, почему так.<jupyter_code># local import
from predict import predict
pred = predict('models/NYU_FCRN.ckpt', 'images/curved_paper.jpg')
pred.shape<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.12216404886561955, 'fraction_numerical': 0.041884816753926704, 'mean_word_length': 7.696969696969697, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 8, '<?xml version=': 0, '>': 8, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '636963', 'license': 'BSD-2-Clause', 'n_tokens_mistral': 255, 'n_tokens_neox': 246, 'n_words': 45, 'path': 'tensorflow/Untitled.ipynb', 'repo_name': 'Yozh2/FCRN-DepthPrediction', 'size': '573'}