我在 Python 中工作，我有一个形状为 [100,3,200,1200] 的图像数组。该数组的格式为 Number_of_images x Channels x Height x Width。我想将图像沿宽度方向拆分为 6 个形状为 200x200 的图像，并将其添加为不同的通道。最终，我想收到一个形状为 [100,18,200,200] 的数组。
我尝试过使用 reshape 功能，但它没有按预期工作。我尝试了以下方法：
np.reshape([100,18,200,200])
当我绘制每张图像时，我注意到它没有按照我想要的方式裁剪图像。
【问题讨论】：
首先重塑以进行分割：
a = np.reshape(a, (100, 3, 200, 6, 200))
然后将分割轴移到通道轴之外：
a = np.moveaxis(a, 3, 2)
然后合并这两个轴：
a = np.reshape(a, (100, 18, 200, 200))
在这种情况下，18 个通道将被排序为：
[red-split1, red-split2, red-split3, red-split4, red-split5, red-split6,
green-split1, ..., green-split6,
blue-split1, ..., blue-split6]
如果将第二条指令更改为：
a = np.moveaxis(a, 3, 1)
坐标轴将被排序为：
[red-split1, green-split1, blue-split1,
...,
red-split6, green-split6, blue-split6]
【讨论】：
reshape 和 moveaxis （或转置，其中 moveaxis 是一种特殊情况）不需要对内存中值的布局进行任何更改，因此它们的结果只是原始数组的视图和操作执行得非常快。但是，第二个reshape，由于前面的轴旋转，无法保留内存中项目的顺序，因此必须创建数据的副本，这对于大数组可能会很慢。
(no_img, channels, width, height) 或(no_img, height, width, channels)。