使用numpy追加两个不同维度和形状的numpy Image数组可以通过numpy的concatenate函数来实现。该函数可以将两个数组沿指定轴连接起来。
具体步骤如下:
import numpy as np
image1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 第一个数组
image2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]]) # 第二个数组
result = np.concatenate((image1, image2), axis=0) # 沿行轴连接
print(result)
完整代码示例:
import numpy as np
image1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 第一个数组
image2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]]) # 第二个数组
result = np.concatenate((image1, image2), axis=0) # 沿行轴连接
print(result)
这样就可以使用numpy追加两个不同维度和形状的numpy Image数组了。
推荐的腾讯云相关产品:腾讯云AI智能图像处理服务,该服务提供了丰富的图像处理能力,包括图像识别、图像分析、图像增强等功能,可以满足各种图像处理需求。
产品介绍链接地址:腾讯云AI智能图像处理服务
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云