如何将图像数组转换为 Python 中的二维数组

Question

我有一个 numpy 形状的图像数组：

(50000, 32, 32, 3)

50000为图片数量
32, 32是高和宽
3是范围为0-1

我想将其转换为二维形状：

(50000, 1024)

这里我将 50000 张图片排成一行， RGB 值将被转换为十六进制值我经历了很多到堆栈溢出的转换过程，并且找到了一些。我知道，如果我的数组是一个具有已转换值的 3D 数组，我可以轻松地使用 reshape() 函数将其转换为 2D。现在我正在搜索的是转换 RGB 值和重塑数组的最简单方法

这是否可以在 1 行或两行中实现，还是我应该使用外部函数？

Answer 1

首先使用您喜欢的任何函数将最后一个维度中的 RGB 值转换为 HEX 值。这 SO answer 可能会有所帮助。

Reshape 然后适用于任意数量的维度：

import numpy as np

def rgb2hex(r, g, b):
    return '#%02x%02x%02x' % (r, g, b)

vfunc = np.vectorize(rgb2hex)

a = (np.random.uniform(0,1,(10,5,5,3))*255).astype(int)

c = vfunc(a[:,:,:,0], a[:,:,:,1], a[:,:,:,2])

c.reshape((10,25))

Answer 2

下面将RGB值组合成一个值

x=np.zeros((100,32,32,3))
x[:,:,:,0] = np.trunc(x[:,:,:,0]) + np.trunc(x[:,:,:,1] *256) + np.trunc(x[:,:,:,2] *65535)
y=x[:,:,:,0]
print(y.shape)

y 的最终形状：(100, 32, 32)

接下来可以对y使用reshape函数。

Answer 3

为此，您首先需要重塑 ndarray (np.reshape):

a = np.random.randint(1,10,(500, 32, 32, 3))
a_r = np.reshape(a, (500, 1024, 3))
print(a_r.shape)
# (500, 1024, 3)

现在，为了按照您的建议将最后一个维度的 RGB 值转换为十六进制表示，您可以定义一个函数，用一个简单的 returns 三个值的十六进制表示字符串格式：

def rgb_to_hex(x):
    return '#{:02X}{:02X}{:02X}'.format(*rgb.reshape(3))

为了沿最后一个轴的所有行应用转换，您可以使用 np.apply_along_axis:

a_new = np.apply_along_axis(rgb2hex, axis=-1, arr=a_r).shape
print(a_new.shape)
# (500, 1024)

如何将图像数组转换为 Python 中的二维数组

How can I convert an array of images to a 2D array in Python

python

arrays

rgb

reshape