图像数据的 numpy 形状的维度顺序是什么？

Question

我正在使用nibabel lib 从 nii 文件加载数据。我在http://nipy.org/nibabel/gettingstarted.html阅读了lib的文档，发现

无需将任何主要图像数据加载到内存中即可获得此信息。当然也可以以 NumPy 数组的形式访问图像数据

这是我加载数据和形状的代码

import nibabel as nib
img = nib.load('example.nii')
data = img.get_data()
data = np.squeeze(data)
data = np.copy(data, order="C")
print data.shape

我得到了结果

128, 128, 64

什么是数据形状的顺序？是WidthxHeightxDepth吗？我的输入必须安排为depth, height, width。所以我将使用input=data.transpose(2,0,1)。这样对吗？谢谢大家

更新：我发现 Numpy 会按顺序读取图像 Height x Width x Depth 作为参考 http://www.python-course.eu/images/axis.jpeg

Answer 1

好的，这是我的看法：

使用scipy.ndimage.imread('img.jpg', mode='RGB')，生成的数组将始终具有以下顺序：(H, W, D) 即（高度、宽度、深度），因为 numpy 用于 ndarrays 的术语(axis=0, axis=1, axis=2) 或类似的(Y, X, Z)，如果愿意的话3 维可视化。

# read image
In [21]: img = scipy.ndimage.imread('suza.jpg', mode='RGB')

# image shape as (H, W, D)
In [22]: img.shape
Out[22]: (634, 1366, 3)

# transpose to shape as (D, H, W)
In [23]: tr_img = img.transpose((-1, 0, 1))    

In [23]: tr_img.shape
Out[23]: (3, 634, 1366)

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如果您将 img_shape 视为一个元组，

#  index    (0,   1,    2)
img_shape = (634, 1366, 3)
# or index  (-3,  -2,  -1)

选择哪一种方便你记住。

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注意：scipy.ndimage.imread() API has been removed since Scipy 1.2.0。所以，现在推荐使用imageio.imread()，它读取图像并返回Array，一个numpy数组的子类，遵循上面讨论的相同约定。

# read image
$ img = imageio.imread('suza.jpg', format='jpg')

# convert the image to a numpy array
$ img_np = np.asarray(img)

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PS：还应该注意的是，像 tensorflow 这样的库也（几乎）遵循与 numpy 相同的约定。

tf.image_decode_jpeg() 返回：

uint8 类型的张量。 3-D 形状[height, width, channels]