Question

我正在尝试创建一个空的numpy数组，并保存从我的设备获得的所有图像。图像形状为numpy（240,320,3）。创建一个空数组来存储这些图像似乎是正确的事情。但是当我尝试追加时，我收到了这个错误：

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

代码如下：

    import numpy as np

    # will be appending many images of size (240,320,3)
    images = np.empty((0,240,320,3),dtype='uint8')

    # filler image to append
    image = np.ones((240,320,3),dtype='uint8') * 255

    images = np.append(images,image,axis=0)

我需要在此数组中添加许多图像，因此在100附加后，如果正确完成，图像数组的形状应为(100,240,320,3)形状。

Answer 1

优于np.append：

images = np.empty((100,240,320,3),dtype='uint8')
for i in range(100):
    image = ....
    images[i,...] = image

或

alist = []
for i in range(100):
     image = ....
     alist.append(image)
images = np.array(alist)
# or images = np.stack(alist, axis=0) for more control

np.append只是np.concatenate的封面。所以每次循环都会生成一个新数组。当您添加第100张图像时，您已经复制了第一张图像100次！ np.append的另一个缺点是您必须调整image的维度，这是一个常见的错误来源。另一个常见的错误就是让这个初始的空白＆＃39;阵列形状错误。

Answer 2

您的images数组有四个维度，因此您必须nailbuster's blog一个四维项目。为此，只需将新轴添加到image，如下所示：

images = np.append(images,image[np.newaxis, ...], axis=0)

从某种意义上说，传递轴numpy.append更像是list.extend而不是list.append。

Python2.7（numpy）在将3-d numpy数组附加到空数组时保持数组的形状

2 个答案: