img = data.reshape((height, width, channel))中怎么设置
时间: 2024-02-12 13:02:48 浏览: 25
在将dat文件转为图像时,需要知道图像的高度、宽度和通道数等信息。一般情况下,这些信息都会在dat文件的名称或者其他相关说明中提供。如果没有提供这些信息,可以尝试先将dat文件读入到numpy数组中,然后通过数组的shape属性来获取图像的形状信息。具体操作如下:
```python
import numpy as np
with open('data.dat', 'rb') as f:
data = np.fromfile(f, dtype=np.uint8)
# 获取图像的形状信息
height, width, channel = data.shape
```
如果dat文件中存储的是灰度图像,那么通道数channel就应该为1;如果dat文件中存储的是彩色图像,那么通道数channel就应该为3。根据具体的情况来设置height、width和channel即可。
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data = data.reshape(1, -1, 1)如果用tf.reshape怎么实现
如果要使用 TensorFlow 的 reshape 函数对数据进行变形,可以使用如下代码:
```
import tensorflow as tf
data = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=tf.float32)
data = tf.reshape(data, [1, -1, 1])
print(data.shape)
```
在上述代码中,我们首先将原始数据转换为 TensorFlow 中的常量张量,然后使用 tf.reshape 函数对其进行变形。其中,第一个参数是需要变形的张量,第二个参数是变形后的形状。在本例中,我们将原始数据变形为一个形状为 (1, None, 1) 的张量,其中 None 表示该维度的长度可以根据原始数据的长度自动推导出来。最后,我们使用 print 函数输出变形后的张量的形状。
需要注意的是,使用 TensorFlow 的 reshape 函数得到的是一个张量,而不是 numpy 数组。如果需要将其转换为 numpy 数组,可以使用 tf.Tensor.numpy() 方法。
程序执行提示AttributeError: 'point_cloud_generator' object has no attribute 'widthself',优化程序class point_cloud_generator(): def __init__(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[784.0, 779.0, 649.0, 405.0]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.widthself.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)
在代码中有两处出现了 `self.widthself.height`,这应该是想要写成 `self.width * self.height`。你需要修改这两处,如下所示:
```
data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height]
data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.width * self.height]
data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.width * self.height]
img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8)
data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.width * self.height]
data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height]
data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height]
```
这样就可以避免出现 `AttributeError: 'point_cloud_generator' object has no attribute 'widthself'` 的错误了。