重塑 OpenCV 图像（numpy）尺寸

【问题标题】：Reshaping OpenCV Image (numpy) Dimensions重塑 OpenCV 图像（numpy）尺寸
【发布时间】：2017-01-16 11:15:42
【问题描述】：

我需要将通过 cv2 加载的 numpy 数组中的图像转换为深度学习库 mxnet 的卷积层的正确格式。

我当前的图像形状如下：（256、256、3）或（高度、宽度、通道）。

据我所知，这实际上需要是 (3, 256, 256) 或 (channels, height, width)。

不幸的是，我对 numpy/python opencv 的了解还不足以知道如何正确操作数组。

我发现我可以通过 cv2.split 将数组拆分为通道，但我不确定如何以正确的格式再次组合它们（我不知道使用 cv2.split 是否最佳，或者如果在 numpy 中有更好的方法）。

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

arr.transpose(2,0,1).shape
# (3, 256, 256)

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用numpy.rollaxis，如下所示：如果你的image 形状为(height, width, channels)

import numpy as np

new_shaped_image = np.rollaxis(image, axis=2, start=0)

这意味着new_shaped_image 的2nd 轴将位于0 点。

所以new_shaped_image.shape 将是(channels, height, width)

【讨论】：