Question

 a=[]
 for (x,y,w,h) in faces:
    for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
               cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
               a.append(eyes)        
               i+=1
 print(a)

眼睛是使用eye_cascade检测来自detectMultiScale的检测输出（在脸部内部检测，但是省略）。

假设（例如，ey，ew，eh）是4个坐标，需要在此循环的每次迭代中存储在数组中。

每次迭代的输出如下所示：[54,46,90,103] 但有时，它看起来也像这样：[[20 34 56 41]，[34 56 78 89]]

有时（ex，ey，ew，eh）的值最多可以是一个数组中的4个数组值。

我们如何将这些多维输出存储在一个numpy数组中？它没有固定的大小，有时，它是一个4坐标的数组;有时候它是一组由4组坐标组成的数组。

Answer 1

将它们收集到一个列表中然后连接：

>>> out = []
>>> for i in range(5):
...     out.append(np.squeeze(np.full([i, 4], i))) # squeeze to make it more difficult
... 
>>> out
[array([], shape=(0, 4), dtype=int64), array([1, 1, 1, 1]), array([[2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2]]), array([[3, 3, 3, 3],
       [3, 3, 3, 3],
       [3, 3, 3, 3]]), array([[4, 4, 4, 4],
       [4, 4, 4, 4],
       [4, 4, 4, 4],
       [4, 4, 4, 4]])]
>>> np.r_[('0,2,1', *out)]
array([[1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3],
       [3, 3, 3, 3],
       [3, 3, 3, 3],
       [4, 4, 4, 4],
       [4, 4, 4, 4],
       [4, 4, 4, 4],
       [4, 4, 4, 4]])

这里我们使用“魔术”连接符r_;它的第一个参数'0,2,1'表示：沿轴0连接，使所有2 D，如果必须添加轴，则预先存在的维度从轴1开始。所以{{在连接之前，1}}被重新整形为[1, 1, 1, 1]。

如何在numpy数组中存储不同大小的arraylist（用于聚类）？

1 个答案: