在python中调整4维数组的图像大小

我正在使用

python3

我有一个来自类型

unit8

和大小

（60000,1,28,28）

的变量数据，这意味着我有

60000

图像，有一个通道，大小为

28x28

像素。
现在我想将图像的大小调整为

60x60

像素，以便获得

（60000,1,60,60）

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有人能帮我吗？

如果你有

opencv

，你可以使用

img = pics[i][0]
new_img = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)

现在，您的

i

第个图像从

x

和

y

两个方向（这里

pics

是

numpy

数组和

（60000,1,28,28）

图像）按系数2调整大小。如果您不使用

opencv

，您可以安装它（搜索谷歌）

如果没有，您可以使用

PIL

软件包。您可以使用

pip install Pillow

并使用以下代码调整大小

from PIL import Image
img = pics[i][0]
im = Image.fromarray(np.rollaxis(img, 0,3))
new_im = im.resize((new_x, new_y), Image.BICUBIC)

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您可以使用

for循环

将这些图像放入

（60000，1，x，y）

的数组中。如果您使用的是Keras，请在Keras模型设置中使用此设置

model = Sequential()
model.add(Lambda(lambda x: tf.image.resize_images(x,[66,200]), input_shape=(160,320,3)))

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下面的解决方案对我有效。理解列表后，列表将用numpy堆叠回一个批次：

import cv2
import numpy as np

target_shape = (60, 60)

def _resize_image(image, target):
   return cv2.resize(image, dsize=(target[0], target[1]), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

image = [_resize_image(image=i, target=target_shape) for i in data]
data_batch = np.stack(image, axis=0)