在图像数据集加载到 numpy 数组中，如何将图像的 3d 格式转换为 2d？答案

【问题标题】：In image dataset loading into numpy array, How can I convert image's 3d format into 2d?在图像数据集加载到 numpy 数组中，如何将图像的 3d 格式转换为 2d？
【发布时间】：2020-06-06 20:10:30
【问题描述】：

为了加载我的图像数据集，我已经完成了以下编码

X=[]
for i in range(1,682):
    image=Image.open(str(i)+'.jpg')
    image=image.resize((100,100))
    temp=asarray(image)
    X.append(temp)

X 的形状是 (681,100,100,3)，但我希望 X 的形状是 (681,100,100)。我该怎么做？

【问题讨论】：

size 3 维度标识每个像素的颜色。没有它，您只能显示黑白图像。
您可以使用：image = Image.open(str(i)+'.jpg').convert('LA')（读取图像并转换为灰度），但正如 hpaulj 评论的那样，图像将采用灰度格式。
现在 X 形状是 (681,100,100,2)

标签： python-3.x numpy machine-learning image-processing deep-learning

【解决方案1】：

您可以使用 opencv 读取图像，它将图像读取为 numpy 数组

import cv2
X=[]
for i in range(1,682):
    temp = cv2.imread(str(i)+'.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    temp = cv2.resize(temp, (100,100))
    X.append(temp)

【讨论】：