img = np.array(img)[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)报错出现ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (3,) + inhomogeneous part.
时间: 2024-04-15 10:29:45 浏览: 27
非常抱歉,我之前给出的解决方案有误。根据你提供的错误信息,你可以尝试以下代码来解决问题:
```python
import numpy as np
# 将图像转换为RGB格式并转置维度
img = np.array(img)
img = img[:, :, ::-1].transpose((2, 0, 1))
```
这样,你就可以将图像转换为RGB格式并重新排列维度。请尝试一下并告诉我是否还有其他问题。
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img = np.array(img)报错ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (3,) + inhomogeneous part.
非常抱歉,我之前给出的解决方案有误。根据你提供的错误信息,你可以尝试以下代码来解决问题:
```python
import numpy as np
# 将图像转换为RGB格式并转置维度
img = np.asarray(img)
img = img[:, :, ::-1].transpose((2, 0, 1))
```
这样,你就可以将图像转换为RGB格式并重新排列维度。请尝试一下并告诉我是否还有其他问题。
img_all = np.stack(img_all)[:, :, :, ::-1].transpose(0, 3, 1, 2) # list to np.array and BGR to RGB
这段代码的作用是将一个由多个BGR图像构成的列表转换为一个RGB图像的numpy数组。具体来说,它首先使用`np.stack`将多个BGR图像叠加成一个四维的numpy数组,其中第一个维度表示图像的数量,第二和第三个维度表示图像的高度和宽度,第四个维度表示颜色通道(B、G、R)。然后,它使用`[:, :, :, ::-1]`将BGR通道的顺序反转为RGB通道的顺序。最后,它使用`transpose(0, 3, 1, 2)`将numpy数组的维度重新排列,以便它符合PyTorch期望的格式,即第一个维度表示批次大小,第二个维度表示颜色通道,第三个和第四个维度表示图像的高度和宽度。