图片的二维数组转一维数组降维

男娘i 2022-05-19 10:55 332阅读 0赞

> 我这里用的是python3，网上的其他的版本全是自己写的通过两个for循环，但是这样效率低，可移植性低，复用率低。

*  首先python中有`numpy`来专门用于处理`多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库`
 *  图片本质就相当于一个二维数组或者二维矩阵（这里的图片指的是灰度图）

*  先在代码中引入库

import cv2 as cv
    import numpy as np

*  读取图片

# 读取
    path = './wine_bottle/grayscale_median.png'  # path就是定义的路径，这里是相对路径
    img = cv.imread(path, 0)  # 这里的`0`就是把图片读取为灰度图

*  查看打印灰度图的二维数组，以及二维数组的行长和列长

print(img)
    print(img.shape[0])  # 行长度
    print(img.shape[1])  # 列长度

*  降维(默认的是行序优先)

# 图片降维
    img_1 = img.flatten()
    print(img_1)
    print(img_1.shape[0])  # 行长度，由于是一维数组了，所有不能求列长度了

> 这里的行长度正好就是上边的行长度乘以列长度，降维成功

*  结果图片

![这里写图片描述][70]

*  完整代码

import cv2 as cv
    import numpy as np
    
    
    # 读取
    path = './wine_bottle/grayscale_median.png'
    img = cv.imread(path, 0)
    
    # 展示
    # cv.imshow('grayscale_median', img)
    # cv.waitKey(0)
    
    
    # 查看图片
    print(img)
    print(img.shape[0])  # 行长度
    print(img.shape[1])  # 列长度
    
    
    # 图片降维
    img_1 = img.flatten()
    print(img_1)
    print(img_1.shape[0])  # 行长度，由于是一维数组了，所有不能求列长度了

[70]: /images/20220519/d8cf03b14287457892ebb17f4c9e9d62.png

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