値のエラー：大きすぎます3> 2

Question

イメージをscipyでサイズ変更しようとしましたが、画像を保存しようとするまですべて正常に動作しているようです。私がイメージを保存しようとすると、あなたはタイトルで見ることができるエラーが発生します。以下の完全なトレースバックが利用できます。エラーの

import numpy as np 
import scipy.misc 
from PIL import Image 

image_path = "img0.jpg" 


def load_image(img_path): 
    img = Image.open(img_path) 
    img.load() 
    data = np.asarray(img, dtype="int32") 
    return data 


def save_image(npdata, outfilename): 
    img = Image.fromarray(np.asarray(np.clip(npdata, 0, 255), dtype="uint8"), "L") 
    img.save(outfilename) 

array_image = load_image(image_path) 

array_resized_image = scipy.misc.imresize(array_image, (320, 240), interp='nearest', mode=None) 

save_image(array_resized_image, "i1.jpg") 

完全トレースバック：

Traceback (most recent call last): 
    File "D:/Python/Playground/resize image with scipy.py", line 26, in <module> 
    save_image(array_resized_image, "i1.jpg") 
    File "D:/Python/Playground/resize image with scipy.py", line 16, in save_image 
    img = Image.fromarray(np.asarray(np.clip(npdata, 0, 255), dtype="uint8"), "L") 
    File "C:\Anaconda2\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 2154, in fromarray 
    raise ValueError("Too many dimensions: %d > %d." % (ndim, ndmax)) 
ValueError: Too many dimensions: 3 > 2. 

Answer 1

array_resized_imageよう(320, 240, 3)の形状を有しています。あなたは簡単にハンドリングファイルの読み込みと保存のためのscipy.misc.imreadとscipy.misc.imsaveを使用することができますので、あなたの例は、これに沸く：？

array_resized_image.shapeの値が何

import scipy.misc 

image_path = "img0.jpg" 

array_image = scipy.misc.imread(image_path) 
array_resized_image = scipy.misc.imresize(array_image, (320, 240), interp='nearest', mode=None) 
scipy.misc.imsave("i1.jpg", array_resized_image) 

Answer 2

あなたはfromarray（... 'L'）を行う前に、2次元配列に変換する必要がありませんか？

これは、scipy関数を使用して行うことができます。または実際には、より素早く、RGBを係数で掛けることができます。赤、緑、青の成分は、このように格納されているため、三次元 - この

npdata = (npdata[:,:,:3] * [0.2989, 0.5870, 0.1140]).sum(axis=2)