带python的numpy：将3d数组转换为2d

Question

假设我有一个彩色图像，很自然，这将由python中的一个三维数组表示，比如shape（nxmx3），并称之为img。

我想要一个新的二维数组，称之为“narray”有一个形状（3，nxm），这样数组的每一行分别包含R、G和B通道的“扁平”版本。而且，它应该具有这样的特性：我可以很容易地通过类似于

narray[0,].reshape(img.shape[0:2])    #so this should reconstruct back the R channel.

问题是如何从img构造“narray”？简单的img.reforme（3，-1）不起作用，因为元素的顺序对我来说是不可取的。

谢谢

Answer 1

如果安装了scikit模块，则可以使用rgb2gray（或rgb2gray）将照片从彩色变为灰色（从3D变为2D）

from skimage import io, color

lina_color = io.imread(path+img)
lina_gray = color.rgb2gray(lina_color)

In [33]: lina_color.shape
Out[33]: (1920, 1280, 3)

In [34]: lina_gray.shape
Out[34]: (1920, 1280)

Answer 2

您需要使用^{}重新排列维度。现在，n x m x 3将被转换为3 x (n*m)，因此将最后一个轴发送到前面，并右移剩余轴的顺序(0,1)。最后，重塑为具有3行。因此，实施将是-

img.transpose(2,0,1).reshape(3,-1)

样本运行-

In [16]: img
Out[16]: 
array([[[155,  33, 129],
        [161, 218,   6]],

       [[215, 142, 235],
        [143, 249, 164]],

       [[221,  71, 229],
        [ 56,  91, 120]],

       [[236,   4, 177],
        [171, 105,  40]]])

In [17]: img.transpose(2,0,1).reshape(3,-1)
Out[17]: 
array([[155, 161, 215, 143, 221,  56, 236, 171],
       [ 33, 218, 142, 249,  71,  91,   4, 105],
       [129,   6, 235, 164, 229, 120, 177,  40]])

Answer 3

假设我们有一个大小为img的数组m x n x 3来转换成大小为new_img的数组3 x (m*n)

new_img = img.reshape((img.shape[0]*img.shape[1]), img.shape[2])
new_img = new_img.transpose()