如何将img_ndarray数组调整为(48,48)大小

可以使用OpenCV库中的resize函数来将img_ndarray数组调整为(48,48)大小。具体代码如下：

import cv2

img_resized = cv2.resize(img_ndarray, (48, 48))

其中，img_ndarray是原始的图像数组，img_resized是调整后的图像数组。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "F:\转换csv\turntocsv.py", line 23, in <module> data = cv2.resize(img_ndarray,(48,48))#图像大小48*48像素值 TypeError: Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'src'

这是Python程序运行时的错误提示信息，提示信息中的内容是：在F:\转换csv\turntocsv.py文件的第23行出现了错误，错误类型是cv2.resize()函数的错误，具体错误信息是无法将img_ndarray数组调整为(48,48)大小。

noisy_img = img + noise;把noise改成整数型

在一些编程上下文中，当你想要向图像（img）添加噪声时，通常的做法是将噪声（noise）转化为与图像相同类型的数值，以便进行合理的叠加。如果噪声原本是一个整数，直接将其转换为与`img`相同的像素类型，通常是合适的。例如，在处理灰度图像时，噪声可能是8位整数；如果是彩色图像（RGB），噪声可能是每个通道的整数。

假设`img`是PIL库中的一个灰度图像，你可以这样做：

import numpy as np
from PIL import Image

# 假设img是灰度图像，noise是一个整数列表或数组
if isinstance(noise, list):
    noise = np.array(noise)
elif not isinstance(noise, (np.ndarray, int)):
    raise ValueError("Noise must be an integer or a numerical array")

# 将噪声调整到0-255范围内的灰度值
noisy_img = np.clip(img + noise, 0, 255).astype(np.uint8)

# 或者，如果img已经是uint8类型，不需要clip
noisy_img = img + noise.astype(np.uint8)

如果你的噪声已经是整数形式，并且大小与图像像素值一致，可以直接进行这样的赋值操作。但是，如果噪声是不适合直接与图像像素相加的，可能需要额外的处理。