创建Numpy数组图像

我有一些（950）150x150x3 .jpg图像文件，我想将其读入Numpy数组。创建Numpy数组图像

以下是我的代码：

X_data = [] 
files = glob.glob ("*.jpg") 
for myFile in files: 
    image = cv2.imread (myFile) 
    X_data.append (image) 

print('X_data shape:', np.array(X_data).shape)

输出是(950, 150)。请让我知道为什么该列表未正确转换为np.array以及是否有更好的方法来创建图像阵列。

我读过的东西，追加到numpy数组更容易通过python列表完成，然后将它们转换为数组。

编辑：一些更多的信息（如果有帮助），image.shape正确返回(150,150,3)。

来源

2016-06-10 Abhishek Bansal

你的目标是？一个4D 950x150x150x3阵列？或150x150x3或其他的“正确”数组列表？ – DomTomCat

@DomTomCat一个4D 950x150x150x3阵列。 –

'X_data.append（np.array（image））'有帮助吗？ – SvbZ3r0

我测试了你的代码。它适用于我输出

('X_data shape:', (4, 617, 1021, 3))

但是，所有图像都是完全相同的尺寸。

当我添加不同程度的另一个图像我有这样的输出：

('X_data shape:', (5,))

所以我建议你检查的尺寸和相同数量的渠道（如真的所有图像彩色图像）？此外，你应该检查是否所有的图像（或没有）有alpha通道（见@Gughan Ravikumar的评论）

如果只有通道数量不同（即一些图像是灰色的），然后强制加载所有颜色格式：

image = cv2.imread (myFile, 1)

编辑：我使用的问题非常的代码，只有我的目录（和“*。PNG”）替换为：

import cv2 
import glob 
import numpy as np 

X_data = [] 
files = glob.glob ("C:/Users/xxx/Desktop/asdf/*.PNG") 
for myFile in files: 
    print(myFile) 
    image = cv2.imread (myFile) 
    X_data.append (image) 

print('X_data shape:', np.array(X_data).shape)

来源

2016-06-10 11:50:28 DomTomCat

你可以显示你用scipy试过的代码吗？ –

所有图像均为3通道，尺寸为150x150x3。有没有其他的错误？ –

您可以使用相同的数据类型进行测试：'image = cv2.imread（myFile，1）.astype（np。uint8）'，但是我不太相信 – DomTomCat

您为.JPG框架定义这将被放入一个相同大小的矩阵应sho u是x，y，R，G，B，A。不使用“A”，但它在每个像素的末尾占用8位。

来源

2017-05-23 16:39:05 Bob

创建Numpy数组图像

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