在尝试构建一个机器学习的字母分类器时，这段代码用于从文件夹中使用PIL创建图像数据和标签。

def create_dataset_PIL(img_folder):
    img_data_array=[]
    class_name=[]
    for dir1 in os.listdir(img_folder):
        print(dir1)
        for file in os.listdir(os.path.join(img_folder, dir1)):
            image_path= os.path.join(img_folder, dir1,  file)
            image= np.array(Image.open(image_path))
            image= np.resize(image,(IMG_HEIGHT,IMG_WIDTH,3))
            image = image.astype('float32')
            image /= 255 
            img_data_array.append(image)
            class_name.append(dir1)
    return img_data_array , class_name

数据集中每张图像已经是32 x 32像素，我将其调整为32 x 32 x 3的维度列表。但我不明白，为什么需要第三个维度？我只需要32 x 32像素的图像。

我在Numpy Resize/Rescale Image上发现了相关信息，了解到这可能是插值参数。从YouTube上我还了解到，调整图像大小需要进行插值。但我不知道该如何处理这些额外的数据？我的神经网络的输入层大小现在应该改为32 x 32 x 3而不是32 x 32吗？

回答：

3代表RGB（红色-绿色-蓝色）值。每张图像的每个像素由3个值表示，而不是一个。在黑白图像中，每个像素由[pixel]表示，而在RGB图像中，每个像素由[pixel(R),pixel(G),pixel(B)]表示。

实际上，图像的每个像素都有3个RGB值。这些值在0到255之间，代表红色、绿色和蓝色的强度。较低的值表示较高的强度，较高的值表示较低的强度。例如，一个像素可以表示为这三个值的列表[78, 136, 60]。黑色则表示为[0, 0, 0]。

是的：你的输入层应该匹配这个32x32x3的尺寸。