换轴HWC-->CHW
时间: 2023-07-17 21:03:26 浏览: 102
是的,将轴从HWC(Height, Width, Channel)转换为CHW(Channel, Height, Width)可以通过交换轴的顺序来实现。在Python中,可以使用NumPy库的transpose函数来完成此操作。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 假设有一个形状为(H, W, C)的图像
image_hwc = np.random.rand(224, 224, 3)
# 将轴从HWC转换为CHW
image_chw = np.transpose(image_hwc, (2, 0, 1))
# 输出转换后的图像形状
print(image_chw.shape)
```
这样,图像的轴顺序就从HWC变为CHW了。
相关问题
3.因为Opencv打开的图像形状是HWC,而卷积神经网络输入数据形状是 NCHW 完成以下操作: 换轴HWC-->CHW 增加一个维度 (1, C,H,W)
你可以使用NumPy库来完成这些操作。下面是Python编写的代码示例:
```
import numpy as np
def reshape_image(image # 转换为CHW格式
chw_image = np.transpose(image, (2, 0, 1))
# 增加一个维度
reshaped_image = np.expand_dims(chw_image, axis=0)
return reshaped_image
# 加载图像
resized_face_img = cv2.imread("resized_face_img.jpg")
# 转换图像形状
reshaped_img = reshape_image(resized_face_img)
print(reshaped_img.shape) # 输出调整后的图像形状
```
在上述代码中,`reshape_image`函数接受图像作为输入,并使用`np.transpose`函数将轴顺序从HWC转换为CHW格式。然后,使用`np.expand_dims`函数在第0个位置上添加一个新的维度。最后,返回调整后的图像。
请注意,这里没有指定具体的通道数C,因为它会根据输入图像自动确定。你可以根据自己的需求修改代码,并将图像文件名替换为你自己的文件路径。
此时,`reshaped_img`的形状将为(1, C, H, W),其中1表示批量大小,C表示通道数,H和W表示图像的高度和宽度。
把CHW转回HWC
将CHW格式的图像数据转换为HWC格式的图像数据可以使用numpy库的transpose函数。具体来说,将第一个维度(通道数)放到数组的最后一个维度,将第二个维度(高度)和第三个维度(宽度)交换位置,即可将CHW格式的图像数据转换为HWC格式的图像数据。示例代码如下:
```
import numpy as np
# 假设img是一个CHW格式的图像数组
hwc_img = img.transpose(1, 2, 0) # 将CHW格式的图像数据转换为HWC格式的图像数据
```
在这个例子中,我们使用了numpy库的transpose函数,将第一个维度放到了最后一个维度,将第二个维度和第三个维度交换位置,得到了HWC格式的图像数据。这个操作非常方便,并且可以快速地将CHW格式的图像数据转换为HWC格式的图像数据。