为什么在numpy中加载不同大小的图像是相同大小的？
为什么在numpy中加载不同大小的图像是相同大小的？
提问于 2017-03-03 14:54:34
我目前在numpy中加载了许多不同大小的图像，但似乎在矩阵的形状方面有一些问题。它们都是相同的，即使图像是不同的。
示例：
两者都是使用此函数加载的。
def load_image( infilename ) :
img = Image.open( infilename )
img.load()
data = np.asarray( img, dtype="int32" )
return data但是两者的data.shape都是( 441 , 816 ,3) 441是有意义的，因为所有的图像都有相同的行数，3因为它是RGB，但816没有任何意义？它们有不同的列数？...那么为什么要加载它们，就好像它们都有相同的列数一样。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-03-03 14:59:55
错误不在您显示的代码中。我尝试过你的图片和下面的程序：
from PIL import Image
import numpy as np
def load_image(infilename):
img = Image.open(infilename)
img.load()
data = np.asarray(img, dtype="int32")
return data
one = load_image("one.png")
two = load_image("two.png")
print "One:", one.shape
print "Two:", two.shape输出结果是
One: (441, 1302, 3)
Two: (441, 543, 3)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/42582010
复制相关文章
相似问题
最坏的时间复杂性情况
最佳情况和最坏情况时间复杂性
最佳和最坏情况复杂性
堆实现。最坏情况提取复杂性
最坏和最佳情况时间复杂性
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
AI混元助手 在线答疑
关注 腾讯云开发者公众号
洞察 腾讯核心技术
剖析业界实践案例
腾讯云开发者
