Question

我正在尝试使用OpenCV从Scipy.io加载从Tensorflow导出的.mat图像。

我可以修改Tensorflow代码以直接通过3个通道直接导出.mat图像，但是我会丢失很多数据，甚至看起来也不正确。

这就是为什么我试图按原样导出原始数据。

以我为例，我将scipy.io加载到.mat文件中，并得到了如下所示的numpy数组

（640，640，128）

我想重塑形状，因为OpenCV无法加载具有128个通道的图像。

（640，640，3）

我不完全了解“重塑”的概念，我认为我做错了。

我收到此错误：

ValueError：无法将大小为52428800的数组重塑为形状（640,640,3）

谢谢你，祝你有美好的一天，

Hesham

编辑1：那是代码：

import cv2
import scipy.io as sio
import numpy as np

matfile = 'docia.mat'
img = sio.loadmat(matfile)

img_reshaped = img['embedmap'].reshape(640, 640, 3)

cv2.imshow("segmented_map", img['embedmap'])
cv2.waitKey(0)`

Answer 1

当您要保留所有数据但形状不同时，将使用重塑。我相信您正在尝试删除128个频道中的125个。为此，您可以使用索引来获取前3个频道：

img_reshaped = img['embedmap'][:, :, :3]

另外，您正在传递img ['embedmap']，而不是将重塑的img_reshaped传递给cv2.imshow（）。

尽管我建议您以1灰阶的比例查看它们。

for i in range(128):
    cv2.imshow("segmented_map", img['embedmap'][:, :, i])
    cv2.waitKey(0)

（在OpenCV中将.mat文件作为图像加载）-将具有128个通道的numpy数组重塑为3个通道

1 个答案: