当将两个RGB图像阵列串联成单个阵列时，为什么numpy concatenate（np.concatenate）会更改图像的状态？

Question

imgs_reshaped_d = []    
for i in xrange(total_num_images):    

         imgs_reshaped_d.append(np.expand_dims(cv2.resize(imgs_d[i],
                        (100, 200)), axis=0))
         imgs_d = np.concatenate(imgs_reshaped_d, axis=0).astype(np.float32)

在上面的代码中， imgs_reshaped_d 被重新塑形的图像像素所修饰。然后他们使用np.concatenate将所有图像像素放入单个数组中。形状为 [num_total_images，100,200,3] 。但是随后，我在数组 img_d 中可视化了单个图像。这是失真的图像。我认为这甚至还不接近真实图像。有人熟悉吗？