如何从图像创建 4D numpy 数组？答案

【问题标题】：How can I create a 4D numpy array from images?如何从图像创建 4D numpy 数组？
【发布时间】：2018-10-16 04:24:00
【问题描述】：

我有一些图像要转换为 3D numpy 数组。我想将所有这些图像数组聚合成一个大的 numpy 数组（这样这个大数组的索引 0 就是代表我的图像的 3D numpy 数组）。

最好的方法是什么？

我的图像形状如下：

(128, 128, 3) # shape of each image
[[[119  95  59]
  [118  94  58]
  [120  96  60]
  ...
  [110  89  51]
  [111  89  54]
  [116  93  61]]

 [[136 112  76]
  [139 115  79]
  [141 117  81]
  ...
  [114  93  55]
  [119  97  62]
  [114  91  59]]

 [[127 103  67]
  [127 103  67]
  [134 110  74]
  ...
  [110  89  51]
  [115  93  57]
  [119  97  62]]

 ...

 [[116  92  68]
  [105  83  55]
  [109  87  52]
  ...
  [119  99  58]
  [125 102  64]
  [120  97  59]]

 [[111  90  68]
  [111  89  64]
  [105  84  53]
  ...
  [123 101  60]
  [121  96  56]
  [129 104  64]]

 [[109  90  69]
  [105  85  60]
  [105  84  56]
  ...
  [121  99  58]
  [128 102  62]
  [129 104  62]]]

【问题讨论】：

你试过np.dstack(list_of_images)吗？
What is the best way to do this? 一个有效的 - Joining Arrays
我刚试过，我得到了错误：除了连接轴之外的所有输入数组维度必须完全匹配
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标签： python arrays numpy image-processing

【解决方案1】：

如果所有图像数组都具有相同的形状，例如 (128, 128, 3)，那么 np.stack 会很好

np.stack(alist_images, axis=0)

应该产生一个 (n, 128, 128, 3) 数组。

实际上np.array(alist_images) 也应该可以工作，但是stack 可以让你选择另一个轴来加入它们，例如(128, 128, 3, n)

如果它抱怨维度不匹配，那么您没有匹配数组的列表。

【讨论】：