python ，numpy : Setting the values for an entire 2D plane of a 3D array

Question

我想将多个图像的像素亮度值存储在 3D 数组中，但不确定如何一次性设置 3D“立方体”的整个“平面”的值。这是我的尝试:

imag = Image.open(imagArray[i])
imagPix[:,:,i] = self.getPixelValues(imag)

imagArray 是存储在本地计算机上的图像的文件路径数组，imagPix 是像素值的 3D 数组。 imagPix 最初定义为:

imagPix = np.zeros((width, height, lenImagArray))

其中宽度和高度是图像的尺寸，lenImagArray 是要保存在数组中的图像数量(在本例中为 3)。我已经尝试了带有“0:”和“:”运算符的 imagPix[:,:,i] 行，但没有成功。

我收到的具体错误是:

ValueError: could not broadcast input array from shape (640, 480, 3) into shape (640, 480)

getPixelValues 方法返回像素亮度值的 2D 数组。其代码如下:

def getPixelValues(self, pixImg): ## pixImg is the location of the image, not the image itself
    ## open image and convert to rgb
    imag = Image.open(str(pixImg))
    imag = imag.convert('RGB')

    ## get size of image
    width, height = imag.size

    pixData = list(imag.getdata())
    pixData = [pixData[i * width:(i+1) * width] for i in xrange(height)]
    ## close image and return pixel array
    imag.close()
    return pixData

我是否必须使用 for 循环而不是一次性设置所有值？提前致谢。 :)

编辑:

既然 getdata() 返回元组的问题已经解决，我在使用 numpy.mean() 时遇到了一个新问题:

pixData = np.array(imag.getdata())
pixData = [pixData[i * width:(i+1) * width] for i in xrange(height)]
pixData = np.mean(pixData, 2)

这给了我错误:

ValueError:无法将输入数组从形状 (480, 640) 广播到形状 (640, 480)

因此，我的数组的尺寸已“旋转”，没有明显的原因。

Answer 1

您实际上是在尝试将 3 维数组分配给 2 维切片。发生的情况是:

• imag.getdata() 返回像素值序列。这些像素值实际上是(R，G，B)元组。
• 因此 list(imag.getdata()) 是一个元组列表。
• 因此，在 getPixelValues 内进行操作后的 pixData 是元组列表的列表。
• 因此，当您尝试将其分配给 numpy 数组切片时，它会被视为 3 维数组。

您需要对此做什么取决于您实际想要发生的情况。就目前情况而言，您的 imagPix 数组显然旨在成为 2 维(灰度)图像的 3 维堆栈。因此，您可以通过某种适当的方式将 3 维图像转换为 2 维图像。 (可能只需要拉出其中的一片就足够了，或者您可能想要对颜色平面进行某种加权平均，或者其他什么。)

或者，也许您实际上希望 imagPix 成为 3 维图像的 4 维堆栈。

或者也许创建这些图像的任何进程都应该创建显式灰度图像，并且 getPixelValues 根本不应该将它们转换为 RGB。