Python cv2.imshow显示9个屏幕，而不是1个

我正在构建一些代码，从网络摄像头视频中自适应检测皮肤。我让它几乎工作，然而，当输出视频时，它显示9个屏幕的“皮肤”面具，而不是只有一个。看起来我只是错过了一些简单的东西，但我想不出来

代码如下：

# first let's train the data
data, labels = ReadData()
classifier = TrainTree(data, labels)

# get the webcam. The input is either a video file or the camera number
# since using laptop webcam (only 1 cam), input is 0. A 2nd cam would be input 1
camera = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # reads in the current frame
    # .read() returns True if frame read correctly, and False otherwise
    ret, frame = camera.read()   # frame.shape: (480,640,3)

    if ret:
        # reshape the frame to follow format of training data (rows*col, 3)
        data = np.reshape(frame, (frame.shape[0] * frame.shape[1], 3))
        bgr = np.reshape(data, (data.shape[0], 1, 3))
        hsv = cv2.cvtColor(np.uint8(bgr), cv2.COLOR_BGR2HSV)
        # once we have converted to HSV, we reshape back to original shape of (245057,3)
        data = np.reshape(hsv, (hsv.shape[0], 3))
        predictedLabels = classifier.predict(data)

        # the AND operator applies the skinMask to the image
        # predictedLabels consists of 1 (skin) and 2 (non-skin), needs to change to 0 (non-skin) and 255 (skin)
        predictedMask = (-(predictedLabels - 1) + 1) * 255   # predictedMask.shape: (307200,)

        # resize to match frame shape
        imgLabels = np.resize(predictedMask, (frame.shape[0], frame.shape[1], 3))   # imgLabels.shape: (480,640,3)
        # masks require 1 channel, not 3, so change from BGR to GRAYSCALE
        imgLabels = cv2.cvtColor(np.uint8(imgLabels), cv2.COLOR_BGR2GRAY)   # imgLabels.shape: (480,640)

        # do bitwsie AND to pull out skin pixels. All skin pixels are anded with 255 and all others are 0
        skin = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=imgLabels) # skin.shape: (480,640,3)
        # show the skin in the image along with the mask, show images side-by-side
        # **********THE BELOW LINE OUTPUTS 9 screens of the skin mask instead of just 1  ****************
        cv2.imshow("images", np.hstack([frame, skin]))

        # if the 'q' key is pressed, stop the loop
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
    else:
        break

# release the video capture
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

---

您正在使用位图。要了解它们所持有的信息，请分别显示它们。然后你会看到（字面上）数据哪里出错了

---

现在，罪魁祸首很可能是

np.resize（）

：

np.调整大小（一个新的形状）

返回具有指定形状的新数组

如果新数组大于原始数组，则新数组 中充满了重复的

a

。请注意，此行为是 不同于使用零而不是零填充的.resize（新的_形状） 重复复制

a

---

---

要缩放位图（=在努力保持相同视觉图像的同时调整大小），请根据使用位图时使用

cv2.resize（）

。要了解它们所持有的信息，请分别显示它们。然后你会看到（字面上）数据哪里出错了

---

现在，罪魁祸首很可能是

np.resize（）

：

np.调整大小（一个新的形状）

返回具有指定形状的新数组

如果新数组大于原始数组，则新数组 中充满了重复的

a

。请注意，此行为是 不同于使用零而不是零填充的.resize（新的_形状） 重复复制

a

---

---

要缩放位图（=在努力保持相同视觉图像的同时调整大小），请根据使用

cv2.resize（）

。

我明白了，但是，我需要调整大小以将predictedMask塑造成一个数组，cvtColor转换为灰度时除外。我不知道如何改变大小线来解决这个问题。@Rachel你读了最后一段了吗？也许公式不清楚。啊，我明白了，我误读了最后一部分。所以我的下一个问题是cv2.resize可以将一维数组调整为二维数组，从而得到一个（行，列）数组。但是，为了将CVT颜色转换为灰度，我需要添加颜色通道来获取（行、列、3），我没有看到使用cv2实现这一点的方法。resize…@Rachel I您有一个255和0的

（307200，）

数组（实际上，一个灰度位图延伸成一条线（我猜）），您只需

np.将其重塑为正常形状
（640480）
。这样，它已经是一个很好的灰度位图了——不需要将它转换成
（640480,3）
，然后再转换回来。灰度位图只有一个通道。我终于解决了这个问题。我认为我的imgLabels数组作为图像数组没有被正确地排除在外。因此，我将二进制数组作为映像写入磁盘，然后作为新数组重新打开映像。然后将这个新变量作为掩码传入。这最终奏效了。很高兴它起作用了，但仍然像是一个黑客。也许一旦我学到更多，我会找到更好的解决办法。谢谢你的帮助！不过，我明白了，我需要调整大小以将predictedMask塑造成一个数组，而cvtColor转换为灰度时除外。我不知道如何改变大小线来解决这个问题。@Rachel你读了最后一段了吗？也许公式不清楚。啊，我明白了，我误读了最后一部分。所以我的下一个问题是cv2.resize可以将一维数组调整为二维数组，从而得到一个（行，列）数组。但是，为了将CVT颜色转换为灰度，我需要添加颜色通道来获取（行、列、3），我没有看到使用cv2实现这一点的方法。resize…@Rachel I您有一个255和0的
（307200，）
数组（实际上，一个灰度位图延伸成一条线（我猜）），您只需
np.将其重塑为正常形状
（640480）
。这样，它已经是一个很好的灰度位图了——不需要将它转换成
（640480,3）
，然后再转换回来。灰度位图只有一个通道。我终于解决了这个问题。我认为我的imgLabels数组作为图像数组没有被正确地排除在外。因此，我将二进制数组作为映像写入磁盘，然后作为新数组重新打开映像。然后将这个新变量作为掩码传入。这最终奏效了。很高兴它起作用了，但仍然像是一个黑客。也许一旦我学到更多，我会找到更好的解决办法。谢谢你的帮助！为什么不打印结果的形状呢？我编辑代码以添加每个变量的形状（见上文）。predictedMask为307200（即rows*cols），调整大小后的imglabel大于307200，则变为（480640,3）。也许这是导致错误的原因？但是，需要使用3的颜色通道将IMGLabel输入cvtColor BGR，使其变为灰色。我尝试将调整大小更改为输出imgLabels为（480640,1），然后将转换注释为灰色，但最终出现以下错误：“错误：（-215）（mtype==CV_8U||mtype==CV_8S）&&&_mask.sameSize（*psrc1）在函数CV:：binary_op中”非常感谢您的帮助！我不知道给分级机喂食什么。但是我认为你改变颜色的方法是错误的。程序不完整，所以我无法调试。为什么不打印结果的形状？我编辑代码以添加每个变量的形状（见上文）。predictedMask为307200（即rows*cols），调整大小后的imglabel大于307200，则变为（480640,3）。也许这是导致错误的原因？但是，需要使用3的颜色通道将IMGLabel输入cvtColor BGR，使其变为灰色。我尝试将调整大小更改为将imglabel输出为（480640,1），然后将转换注释为灰色，但最终出现以下错误：“error:（-215）（mtype==CV_8U | | mtype==C