在numpy数组python中连接图像答案

【问题标题】：concatenating images in numpy array python在numpy数组python中连接图像
【发布时间】：2017-09-15 21:11:57
【问题描述】：

我正在使用 Python 和 Numpy 拍摄几张相同像素尺寸的图像并创建一个二维数组，因此数组的每一行代表一个图像，每一列将代表某个位置的像素。

为此，我已阅读图像文件并尝试使用 numpy.concatenate。代码是

#url of picture data
X_p = data.link
#list for storing the picture data
X= []

#read in the image from the url, and skip poster with 404 error
for url in X_p:
    try:
        loadimg = urllib.request.urlopen(url)
        image_file = io.BytesIO(loadimg.read())
        img = Image.open(image_file)

        #Concatenate to linearize
        X.append(np.concatenate(np.array(img)))

    #404 error
    except urllib.error.HTTPError as err:
        if err.code == 404:
            continue
        else:
            raise

#cast the list into numpy array    
X = np.array(X)
#test to see if X is in correct dimension
print(X.shape)

我运行了这段代码，X 的形状每次都以这种格式出现

（图片数量，高X宽，3）

例如，如果我加载 12 个 200x200 像素的图像 url，结果是

(12, 40000, 3)

我需要的是把最后的 3 去掉，当我什至不明白 3 是从哪里来的时候很难。

我认为我遇到的问题是在错误的地方追加或连接。当我删除 np.concatenate 时，它只是显示（12、200、200、3）。

我已经在网上搜索了 numpy 图像处理和连接，但我没有遇到任何可以解释和解决正在发生的事情的东西。

我们不胜感激。提前感谢您花时间阅读这篇文章并回答..

【问题讨论】：

标签： python-3.x numpy image-processing multidimensional-array

【解决方案1】：

我发现了问题所在。我对数组的维度很好奇，所以我在 SO 中搜索询问增加或减少 1 维的问题。我遇到了一篇解释 3 代表什么的帖子。

How can I save 3D array results to a 4D array in Python/numpy?

Image.open().convert("L")

对我不起作用，所以我不得不使用一个技巧

with Image.open().convert("L") as img

我在for循环后面加了这一行，尺寸问题就解决了。

【讨论】：