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在将PNG文件转换为numpy数组时，我注意到转换有时会导致不同的数组形状。虽然the first image具有三维数组形状(与大多数图像一样)，但the second one具有二维。不幸的是，数组的形状对我的预期用途非常重要。 我使用下面的代码进行图像转换。import
浏览 26提问于2020-10-02得票数 0
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我将一个numpy数组保存到图像中，如下所示：print(xNext[0,:,:,0].)+'.npy',xNext[0,:,:,0])我尝试了下面的方法，并使用3D数组(
浏览 0提问于2018-08-15得票数 0
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我尝试将RGB图像转换为灰度图像，然后使用以下代码片段将其转换为numpy数组： img = Image.open("image1.png")img =np.array(img, dtype='f')
print(img.shape) 结果是一个形状(128,128)的numpy数组<
浏览 24提问于2020-10-28得票数 2
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我正在尝试将一组图像像素数据加载到一个numpy数组中，但在解决如何填充dtype字段方面面临问题。(path) for path in glob.glob('images/*.png')), <dtype_field>)
misc.imread将每个图像作为numpy数组加载，但我面临的问题是将图像本身的列表转换
浏览 1提问于2017-04-24得票数 1
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我有一个包含110 k图像的文件夹，每个文件夹都有形状(256,256，3)。我正在逐个读取，转换成一个numpy数组并存储在一个列表中。之后，我将列表转换为numpy数组。numpy数组的形状为(110000,256个，256个，3)。然后，当我试图用图像=图像/浮动(255)对图像进行规范化时，<
浏览 0提问于2021-03-08得票数 0
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我遇到了一个问题，操作图像像素会导致保存损坏的图像……image = Image.open("myimage.png")然后，我转置图像，将其从[x][y][channel]转换为[channel][x][y]
pixels = np.tr
浏览 11提问于2017-02-08得票数 1
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我有两个包含图像和标签的形状数组(600 )。当我试图以任何形式将它们传递给Keras/Tensorflow时，我会得到以下错误：具有形状<
浏览 4提问于2021-05-19得票数 2
据我所知，当我试图传递一个数组而不是单个值时，这个错误就会发生，但是我认为StandardScaler应该接受一个矩阵。对于所要提取的数据的上下文，我处理一个包含1,000个垃圾桶图像的目录，稍后我对该目录进行了整形。我原以为重塑可以解决这个问题，但我们到此为止了。编辑：包含导入和错误消息的更新代码，它应该与提供的内容一起运行。matplotlib.pyplot as plt%matplotlib
浏览 0提问于2021-04-13得票数 1
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我正在尝试将这个映像加载到python中(我提供了一个链接，因为它的75 to )：import numpy as npImage.MAX_IMAGE_PIXELS = 233280000
png = Image.open(&#
浏览 1提问于2022-07-02得票数 0
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图像形状：(10000,10000，13)，因为13波段(13种不同的波长对同一区域的观测)
I将 my .JP2转<e
浏览 1提问于2019-04-13得票数 2
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我试图理解numpy.resize和numpy.reshape之间的区别。我知道resize将返回一个新的数组，reshape将维护相同的底层数据，并且只调整大小(我假设它是通过改变步幅来实现的)。但是，对于这两个函数，我希望能够使用-1语法来指定轴大小。然而，这似乎只适用于reshape。例如，试图将这个形状(444,)的一维数组重塑/
浏览 3提问于2019-12-02得票数 2
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我正在尝试使用soundfile.read()对要在神经网络中使用的音频文件进行预处理，但该函数会使用相同的采样率和长度对不同的.FLAC文件以不同的方式格式化返回的数据。例如，调用data, sr = soundfile.read(audiofile1)会生成一个形状为data.shape = (48000, 2)的数组(其中各个元素的值要么是振幅0，要么是NumPyfloat6
浏览 187提问于2020-07-15得票数 0
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我使用patchify从图像生成补丁。我的文件夹包含不同形状的图像(1536x2048和2048x1536)。如果我只使用一个形状(不管是1536x2048还是2048x1536)，我就会得到合理数量的补丁。但是如果我将这两种形状组合在一起，我会得到一些额外的图像，它们只是补丁的副本。当我使用两个不同的
浏览 17提问于2022-06-06得票数 0
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创建Numpy图像数组
、、、、
我有一些(950) 150x150x3 .jpg图像文件，我想读取到一个Numpy数组中。以下是我的代码：files = glob.glob ("*.jpg") image = cv2.imread (myFile)请告诉我为什么列表没有正确转换为np.array，以及是否有更好的方法来创建图像数组。
在我所读到的内容中，通过python列
浏览 0提问于2016-06-10得票数 24
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基蒂有一个光流的基准。他们要求流量估计为48位PNG文件，以匹配他们所拥有的地面真相文件的格式。基蒂有一个Matlab DevKit的估计与地面真相的比较。我希望将网络中的流量输出为48位整数PNG文件，这样我的流量估计值就可以与其他Kitti基准流估计值进行比较。
来自网络的numpy缩放流文件是。但是，我很难将fl
浏览 0提问于2019-08-01得票数 0
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：并打印出x的形状为(100, 100, 3)。然而，由于我现在不愿解释的原因，图像实际上以一种不同的格式到达。[y, x, colour]不是OpenCV所需要的通道顺序，而是以[colour, y, x]的形式到达的。但是，这只会保存一个黑色图像：但它打印出y的形状为(100, 100, 3)，即与x相同。在这两种情况下，这一行
浏览 2提问于2019-07-22得票数 2
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所有图像的高度为80个像素，但长度不同，例如形状( 80，lenght_of_image_i，2)，其中2是彩色通道的数目。我有5000幅图像，numpy中训练数据数组X的形状是(5000，1)，数组有dtype对象。这是因为在单个numpy数组中不可能存储不同形状的内容。to have 4
dime
浏览 0提问于2018-04-21得票数 0
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在之后，我尝试将热图应用于原始图像。plt.imshow(heatmap)将输出此图像：在行heatmap =
浏览 0提问于2019-03-18得票数 0
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我注意到一些似乎是bug的东西，但我不确定。 我注意到，如果我使用某些数学函数，它们会导致错误的形状。例如： 如果我使用numpy执行此操作，它将返回一个没有形状的标量。这是应该的。s8 = numpy.abs(2) 但是，如果我使用CuPy： s8 = cupy.abs(2) 它会导致cupy.ndarray。使用s8.shape求值时，它返回() 令人沮丧的部分是试图将cupy.ndarray转
浏览 32提问于2020-12-01得票数 0
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我正在尝试将一个3D数字数组保存到我的磁盘上，以便以后我可以在matlab中读取它。我在3D数组上使用numpy.savetxt()遇到了一些困难，所以我的解决方案是首先使用以下代码将其转换为一维数组：array = fscanf(file, '%f')
我现在
浏览 4提问于2018-01-01得票数 2
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