调整图像数组大小时感到困惑

Question

我现在正在尝试运行一个ConvNet。每个图像，最终被馈送到神经网络中，都以列表形式存储。但是目前使用了三个for循环来创建该列表。看一下:

im = Image.open(os.path.join(p_input_directory, item))
pix = im.load()

image_representation = []

# Get image into byte array
for color in range(0, 3):
    for x in range(0, 32):
        for y in range(0, 32):
            image_representation.append(pix[x, y][color])

我相信这不是最好的、最有效的方法。因为我必须遵循上面创建的列表的结构，所以我考虑使用numpy提供一种到达相同结构的另一种方式。

from PIL import Image
import numpy as np

image = Image.open(os.path.join(p_input_directory, item))
image.load()
image = np.asarray(image, dtype="uint8")
image = np.reshape(image, 3072)
# Sth is missing here...

但我不知道如何重塑和连接 image 以获得与上述相同的结构。有人可以帮忙吗？

- So S

---

谢谢你的解决方案。那正是我在寻找的。 - So S

Answer 1

一种方法是转置轴，这本质上是以fortran模式即反向方式展开 -

image = np.asarray(im, dtype="uint8")
image_representation = image.ravel('F').tolist()

如果想更深入地了解该函数，可以查看numpy.ravel文档。

- Divakar