Python 如何将多维数组重塑为二维图像？

我正在制作一个如下形状的数组

(64, 1, 64, 64)

事实上，这是一个灰度图像，被分割成64个补丁，每个补丁有64*64px

现在我需要将其重建为512*512px的图像

我试过使用

np.reshape(arr, (512, 512))

当然，最终的图像并不像预期的那样

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如何解决此问题？

这取决于修补程序的排列方式。但你可以尝试的第一件事是

image.reshape(8, 8, 64, 64).swapaxes(1, 2).reshape(512, 512)

这是假设原始第零维逐行列出面片，即0-7是从左到右的第一行面片，8-15是第二行面片，依此类推

在为轴0和1选择索引i、j后，第一次重塑将重新建立该排列，并在i+1行中寻址j+1面片

现在有一点很有趣：通过重塑合并轴时：

只能合并相邻的尺寸标注 每个块中除最右边的轴外的所有轴都将分散 因为我们想保持每个面片在一起，所以我们必须以这样一种方式重新排列，即当前轴2和3成为块的最右边的成员。这就是Swapax所做的

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现在形状是8、64、8、64，轴1和3是面片内的坐标。组合两对8，64->512 8，64->512是剩下的全部工作。

你搞定了，非常感谢，我花了好几天的时间才弄明白重塑柔术…：只是一个有根据的猜测；-我会试着给这篇文章加一点解释。