如何在维护结构化图像数据的同时调整numpy数组的大小？

Question

我已经将一个（X，Y）图像切成（200200）像素块，用于一个接受200200输入的ML模型。现在这个模型的输出是图像的相同部分，放大到（400400）像素。如果我有一个从模型输出的东西，比如（6400400,3），有6个块，你可以从轴0看到，我怎么会把这个缝回类似原始图像的东西

我当前的代码如下所示：

fake_img_batch = np.squeeze(fake_img_batch,axis=1) #converting to (6,400,400,3)
fake_img_batch = np.array(((fake_img_batch + 1)*127.5), dtype=int)#0-255 RGB value placement
fake_img_batch = np.reshape(fake_img_batch, (img_max_height,img_max_width,3))#reshaping to (1200,800,3)        
Image.fromarray(fake_img_batch.astype(np.uint8)).save("image.jpg")

但是，输出的图像如下：

与预期相反：（不介意颜色）

任何关于如何解决这个问题的想法都将不胜感激