如何向Numpy数组添加新维度？

Question

我从一个数字图像阵列开始。

In[1]:img = cv2.imread('test.jpg')

该形状是640x480 RGB图像的预期形状。

In[2]:img.shape
Out[2]: (480, 640, 3)

然而，我得到的这个图像是一个视频帧，它有100帧长。理想情况下，我希望有一个包含此视频中所有数据的数组，以便img.shape返回(480, 640, 3, 100)。

将下一帧（即下一组图像数据，另一个480x640x3数组）添加到初始数组中的最佳方法是什么？

Answer 1

您可以在前面创建一个大小正确的数组并填充它：

frames = np.empty((480, 640, 3, 100))

for k in xrange(nframes):
    frames[:,:,:,k] = cv2.imread('frame_{}.jpg'.format(k))

如果帧是以某种特定方式命名的单独jpg文件（在示例中，frame_0.jpg、frame_1.jpg等）。

请注意，您可以考虑改用(nframes, 480,640,3)形状的数组。

Answer 2

或者

image = image[..., np.newaxis]

在@dbliss' answer中，您还可以使用^{}之类的

image = np.expand_dims(image, <your desired dimension>)

例如（取自上面的链接）：

x = np.array([1, 2])

print(x.shape)  # prints (2,)

那么

y = np.expand_dims(x, axis=0)

收益率

array([[1, 2]])

以及

y.shape

给予

(1, 2)

Answer 3

您正在询问如何将维度添加到NumPy数组中，以便该维度可以增长以容纳新数据。可以按如下方式添加维度：

image = image[..., np.newaxis]