numpy操作1--任务一:单通道图像转三通道理解/任务二:按axis=0或axis=1或axis=2(轴)堆叠(stack)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了numpy操作1--任务一:单通道图像转三通道理解/任务二:按axis=0或axis=1或axis=2(轴)堆叠(stack)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

任务一:

import numpy as np
a=np.asarray([[10,20],[101,201]])

# a=a[:,:,np.newaxis]
# print(a.shape)
# b= a.repeat([3],axis=2)
# print(b.shape,b)

image = np.expand_dims(a, axis=2)
image = np.concatenate((image, image, image), axis=-1)

print(image)

 

 

这个理解附示意图帮助具象化,可能有误,望大家发表意见!

任务二:

import numpy as np
a=np.arange(1,10).reshape((3,3))
b=np.arange(11,20).reshape((3,3))
c=np.arange(101,110).reshape((3,3))

print (\'axis=0\\n\',np.stack((a,b,c),axis=0))  #按列表堆叠
print (\'axis=1\\n\',np.stack((a,b,c),axis=1))  #按行堆叠
print (\'axis=2\\n\',np.stack((a,b,c),axis=2))  #按每个元素堆叠

 

本博客只是帮助理解,还请大家多多思考,如有错误或者你有更好的学习方法,可以评论,欢迎分享!

 链接:

https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/80086866(python 单通道转3通道)

https://www.cnblogs.com/xzcfightingup/p/7598293.html(更多numpy操作)

 

以上是关于numpy操作1--任务一:单通道图像转三通道理解/任务二:按axis=0或axis=1或axis=2(轴)堆叠(stack)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

高效标准化 Numpy 数组中的图像

Numpy:跨越多通道图像

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