（将.mat文件作为OpenCV中的图像加载）将具有128个通道的numpy数组重塑为3个通道

Question

我正在尝试加载从Tensorflow导出的.mat图像Scipy.io公司使用OpenCV。在

我可以修改Tensorflow代码直接导出只有3个通道的.mat图像，但我会丢失很多数据，甚至看起来都不正确。在

这就是为什么我要按原样输出原始数据。在

在我的例子中，我用scipy.io公司得到像这样的纽比阵列

（640640640128）

我想重塑它，因为OpenCV无法加载128个通道的图像。在

（640，640）

我没有完全理解重塑的概念，我认为我做错了。在

我得到了这个错误：

ValueError: cannot reshape array of size 52428800 into shape (640,640,3)

谢谢你，祝你今天愉快

海瑟姆

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编辑1： 这就是密码：

import cv2
import scipy.io as sio
import numpy as np

matfile = 'docia.mat'
img = sio.loadmat(matfile)

img_reshaped = img['embedmap'].reshape(640, 640, 3)

cv2.imshow("segmented_map", img['embedmap'])
cv2.waitKey(0)`

Answer 1

当您希望保留所有数据但形状不同时，使用重新成形。我相信你是在试图放弃128个频道中的125个。为此，您只需使用索引来获取前3个频道：

img_reshaped = img['embedmap'][:, :, :3]

另外，您传递的是img['embeddap']，而不是将经过整形的img_重新整形到cv2.imshow（）中。在

尽管我建议你用灰色比例尺逐一查看。在

^{pr2}$