img = np.expand_dims(img, axis=0)

这行代码的作用是将一个维度为 (height, width, channels) 的 NumPy 数组 img 在第0个维度上（也就是最前面）添加一个新的维度，即变为 (1, height, width, channels) 的数组。这通常用于将单张图片变为一个 batch，以便在神经网络中进行批量处理。

相关问题

np.expand_dims(img, axis=-1)

np.expand_dims(img, axis=-1) 的作用是在图像数组 `img` 的最后一个维度上添加一个维度。这个操作可以用来将灰度图像转换为单通道的图像。

具体而言，如果 `img` 是一个形状为 (H, W) 的灰度图像数组，那么 `np.expand_dims(img, axis=-1)` 将返回一个形状为 (H, W, 1) 的数组，其中最后一个维度表示单通道。

这个操作在深度学习中经常用于将灰度图像转换为与彩色图像相同的通道数。例如，如果你有一个形状为 (H, W, 3) 的彩色图像数组 `img`，可以使用 `np.expand_dims(img, axis=-1)` 将其转换为形状为 (H, W, 1) 的灰度图像数组。

np.expand_dims(img, axis=0)

`np.expand_dims(img, axis=0)`是将数组`img`在0轴上扩展一个新维度的函数。在这个过程中，`axis`参数指定了新维度的位置。具体来说，`axis=0`表示在数组的最前面添加一个新的维度。

这个函数通常用于将单张图片转换为批量图片，即将单张图片的形状从(高度,宽度,通道数)转换为(1,高度,宽度,通道数)，以便于输入到深度学习模型中进行批量处理。