是否可以将3D图像转换为一个矢量？

Question

在此代码中（由answer提供）：

from PIL import Image
import numpy as np


def load_image(infilename):
    img = Image.open(infilename)
    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)

data = load_image('cat.0.jpg')
print(data.shape)

print(data.shape)的值是三个昏暗(374, 500, 3)的元组。因此，我有这些问题：

1. 这个元组代表什么？
2. 要用于机器学习分类目的，将这样的元组数据转换为一维向量是否有意义？如果是这样，怎么样？

非常感谢。

Answer 1

尺寸为:( row，col，channel） 是的，将1D阵列馈入神经网络通常是有意义的，例如，如果您使用完全连接的网络。 要重塑，您有多种选择：

1. 使用重塑功能

   data.reshape(-1)

2. 使用展平功能

   data.flatten()

Answer 2

1. 374行500列RGB（3）值（或像素），或这些维度的一些排列。

2. 也许。虽然记住，任何这种1D编码都会丢弃不同像素之间的二维距离信息。如果您正在使用神经网络，请查看卷积神经网络，了解它们如何处理此问题。