如何将像素的 Numpy 线性数组转换为 Numpy 多维图像数组答案

【问题标题】：How to convert Numpy Linear Array of pixels to Numpy multi dimensional image array如何将像素的 Numpy 线性数组转换为 Numpy 多维图像数组
【发布时间】：2021-12-17 13:37:44
【问题描述】：

您好，我有一个问题，其中有这样的像素线性列表：

[  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
 131 131 131 134 134 134 137 137 137 139 139 139 141 141]

我想把它转换成：


[[[  0   0   0]
  [  0   0   0]
  [  0   0   0]
  ...
  [145 145 145]
  [148 148 148]
  [149 149 149]]

就像普通的 numpy 图像数组一样。

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

这必须是上一个问题的副本。请阅读 numpy 的介绍，这样您就不必问第一章中回答的问题：numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html

标签： python arrays image numpy opencv

【解决方案1】：

使用 numpy.reshape() 和 -1，numpy 会尝试自己设置第一个维度。

>>> import numpy
>>> a = numpy.arange(6)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> a.reshape((-1,3))
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])

【讨论】：

【解决方案2】：

numpy reshape 是您正在寻找的。 https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

但是请注意，当您重塑 numpy 数组时，您的新形状必须包含与输入数组相同数量的元素：

import numpy as np

a = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
              0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
              131, 131, 131, 134, 134, 134, 137, 137, 137, 139, 139, 139, 141, 141])

print(a.reshape((10, 5)))

因此，在您的示例中，您无法将 50 元素数组转换为 3xm 矩阵。

【讨论】：