Теперь у меня несколько вопросов. 1. Почему я не могу просто

скормить изображение?
2. Что за 5 в обучении

как раз сегодня с этим разбирался... скормить изображение можно, но: 1) изображение должно соответствовать по параметрам, тому, на чем модель обучали (я обучал на циферках из стандартного датасета 28х28 серого цвета, соответственно и реальные картинки пришлось подгонятьпод этот формат) 2) сеть ожидает на вход пачку изображений, соответственно нужно добавить вашу картинку в пачку и уже её скармливать (ка-то так gray_array = np.expand_dims(gray, axis=0)) python язык не типизированный из-за этого часто не понятно, какого типа аргумент ожидает функция...

Там, кстати, в петухон прикрутили типизацию. Можно задавать типы явно, а интерпретатор будет гарантировать их соблюдение. Но работает пока неоч, имхо. Хотя я так и не разобрался нормально, слишком много ворнингов начало лететь.

да, но в opencv и другие библиотеки типизацию не завезли... по этому сиди, гадай какого типа аргументы ожидает функция. и как правила тип Any. Тип возвращемого результата я умею смотреть только в коде функции :) я конечно не очень как питонист, но по другому не умею

Печально, что не завезли. Мб поэтому у меня и были варнинги, кста

х.з. у меня только tensorfow истерит, т.к. видеокарту в ноут не завезли :)

Весной добавили генерацию stubs файлов для питона. Теперь IDE и статические анализаторы могут узнать какие типы ожидает функция. https://github.com/opencv/opencv/pull/20370