Python imread、newaxis用法详解

yipeiwu_com6年前Python基础

这篇文章主要介绍了python imread、newaxis用法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

一:imread

用来读取图片,返回一个numpy.ndarray类型的多维数组,具有两个参数:

参数1 filename, 读取的图片文件名,可以使用相对路径或者绝对路径,但必须带完整的文件扩展名(图片格式后缀)

参数2 flags, 一个读取标记,用于选择读取图片的方式,默认值为IMREAD_COLOR,flag值的设定与用什么颜色格式读取图片有关

import cv2
path = 'E:\Flow classification\email_train1.jpg'
image = cv2.imread(path)
print(image)
print(type(image))

二:newaxis

用来增加数组维度,如下:

import numpy as np
 
a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print(a.shape)
print(a)
 
b = a[:,np.newaxis]
print(b.shape)
print(b)
 
c = b[:,:,np.newaxis]
print(c.shape)
print(c)
 
d = c[:,:,:,np.newaxis]
print(d.shape)
print(d)

输出结果如下:

(9,)
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

(9, 1)
[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]
 [6]
 [7]
 [8]
 [9]]

(9, 1, 1)
[[[1]]

 [[2]]

 [[3]]

 [[4]]

 [[5]]

 [[6]]

 [[7]]

 [[8]]

 [[9]]]

(9, 1, 1, 1)
[[[[1]]]

 [[[2]]]

 [[[3]]]

 [[[4]]]

 [[[5]]]

 [[[6]]]

 [[[7]]]

 [[[8]]]

 [[[9]]]]

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python中with语句结合上下文管理器操作详解

前言 所谓上下文管理器即在一个类中重写了__enter__方法和__exit__方法的类就可以成为上下文管理器类。 我们可以通过with语句结合上下文管理器简化一些操作。 使用with语...

pytorch 实现将自己的图片数据处理成可以训练的图片类型

为了使用自己的图像数据,需要仿照pytorch数据输入创建新的类,其中数据格式为numpy.ndarray。 将自己的图片保存到numpy.ndarray中,然后创建类 from t...

Python中基本的日期时间处理的学习教程

Python中基本的日期时间处理的学习教程

Python程序能用很多方式处理日期和时间。转换日期格式是一个常见的例行琐事。Python有一个 time 和 calendar 模组可以帮忙。 什么是Tick? 时间间隔是以秒为单位的...

详解Python字典的操作

详解Python字典的操作

本篇介绍Python字典的常见操作。 修改字典元素,如图。 添加字典元素,如图。 删除字典元素del方法,如图。 删除字典元素clear方法,如图。 len(),keys(),...

numpy 对矩阵中Nan的处理:采用平均值的方法

尽管我们可以将所有的NaN替换成0,但是由于并不知道这些值的意义,所以这样做是个下策。如果它们是开氏温度,那么将它们置成0这种处理策略就太差劲了。 下面我们用平均值来代替缺失值,平均值根...