无法使用 imageio 重塑数组。为什么？

Question

我正在尝试模仿这行代码的作用，使用 imageio :

img_array = scipy.misc.imread('/Users/user/Desktop/IMG_5.png', flatten=True)
img_data  = 255.0 - img_array.reshape(784)`

但是当使用 imageio 我得到：

img = imageio.imread('/Users/user/Desktop/IMG_5.png')
img.flatten()

输出：图像([212, 211, 209, ..., 192, 190, 191], dtype=uint8)

img.reshape(1, 784)
ValueError: cannot reshape array of size 2352 into shape (1,784)

谁能解释一下这是怎么回事，为什么我的图片大小是 2352？我在导入之前将图像调整为 28x28 像素。

Answer 1

一个RGB图像有3个通道，所以784像素乘以3次就是2352，难道不应该把img.flatten()的结果保存在一个变量中吗？ img_flat = img.flatten()。如果你这样做你应该让三个颜色层变平为一个灰度层，然后你可以重新塑造它。

编辑：以与使用已弃用的方式相同的方式使用 skimage 可能会更容易 scipy:

from skimage import transform,io
# read in grey-scale
grey = io.imread('your_image.png', as_grey=True)
# resize to 28x28
small_grey = transform.resize(grey, (28,28), mode='symmetric', preserve_range=True)
# reshape to (1,784)
reshape_img = small_grey.reshape(1, 784)

Answer 2

我知道这个问题已经有一个公认的答案，但是，它意味着使用 skimage 库而不是 imageio 作为问题（和 scipy）建议。就这样吧。

根据 imageio's doc on translating from scipy,，您应该将 flatten 参数更改为 as_gray 参数。

所以这一行：

img_array = scipy.misc.imread('/Users/user/Desktop/IMG_5.png', flatten=True)

应该会得到与此相同的结果：

img_array = imageio.imread('/Users/user/Desktop/IMG_5.png', as_gray=True)

它对我有用。如果它对您不起作用，则可能还有另一个问题。提供图片作为示例可能会有所帮助。

无法使用 imageio 重塑数组。为什么？

Cannot reshape array using imageio. Why?

python

python-imageio