Question

根据this的答案B=A，其中A是一个numpy数组，B应该指向同一对象A。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('rose.jpeg')
print("img.shape: ", np.shape(img))

img2 = img
img = cv2.resize(img, (250,100))
print("img.shape: ", img.shape)
print("img2.shape:", img2.shape)

输出：

img.shape:  (331, 500, 3)
img.shape:  (100, 250, 3)
img2.shape: (331, 500, 3)

这似乎是一个非常基本的问题，但是我一直在为此挠头。有人可以解释一下它背后发生了什么吗？

Answer 1

“问题”是您不是在这里使用numpy，而是在opencv上使用，而numpy array.resize（）是就地opencv img.resize（）则没有。

所以您打给

    img = cv2.resize(img, (250,100))

创建具有给定大小的新对象（图像）。因此，这里的img变量将指向调用之前的另一个对象。

    img2 = img

为原始对象添加一个新名称。此处img2和img指的是完全相同的对象/内存。

    img = cv2.resize(img, (250,100))

cv2.resize(img, (250,100))创建一个新对象，名称img现在指向该新对象/内存。

    print("img.shape: ", img.shape)

为您提供新对象的大小和

    print("img2.shape:", img2.shape)

作为img2的原始对象的大小仍然引用原始对象。

用numpy的方式调用a = a.resize(...)真的很糟糕-因为a会被None（resize的返回值）而不是调整大小后的数组。在那里，您只需要a.resize(...)

用'='运算符复制numpy数组。为什么运作？

1 个答案: