入力画像から得られるnumpy配列の形状を変更する場合

Question

私のニーズに合わせて既存のコードをカスタマイズしようとしています。もともと、コードはimgs = np.ndarray((total, 1, image_rows, image_cols), dtype=np.uint8)を使用して、画像ファイルのリストをnumpy配列形式で保存します。フォルダを反復すると、各画像ファイルは次のように読み取られます。img = skimage.io.imread(os.path.join(train_data_path, image_name))正常に動作します。次のように コードは次のとおりです。

image_rows = 420 
image_cols = 580 
imgs = np.ndarray((total, 1, image_rows, image_cols), dtype=np.uint8) 
i=0 
for image_name in images: 
    img = skimage.io.imread(os.path.join(train_data_path, image_name)) 
    img = np.array([img]) 
    imgs[i]=img 
    i+=1 

自分のニーズに合うために、私は、形状[total, image_rows,image_cols,1]の画像ファイル配列を有する傾向があります。言い換えれば、私はしかし、コードを実行すると、次のエラー

imgs[i] = img 
ValueError: could not broadcast input array from shape (1,420,580) into shape   
(420,580,1) 

を起こしimgs = np.ndarray((total,image_rows, image_cols,1), dtype=np.uint8)として、それを変更し、元々のファイルから読み込んだ後[1,420,580]の形状をしているimgの形状を変更するにはどのような方法があります。どのように画像の対応するピクセル値に影響を与えずに[420,580,1]に変更できますか？

Answer 1

寸法を転置します。これは、転置方法を使用して行うことができます（あなたのケースのための）

img = img.transpose(1,2,0)