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问用插值重采样numpy数组
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Stack Overflow用户

提问于 2020-02-06 11:39:12

回答 1查看 167关注 0票数 0

我正在处理Python中的5个图像，这些图像已导入为numpy数组，并具有以下形状：

for i in range(len(S_images)):
    print(S_images[i].shape)

(1, 1524, 5500)
(1, 1524, 5499)
(1, 1524, 5500)
(1, 1524, 5499)
(1, 1525, 5499)

我的目标是使用S_stack = np.stack(S_images)将它们堆叠在一起，但当然，由于形状的差异，我得到了错误：

ValueError: all input arrays must have the same shape

我想要的是将数组重采样为常见形状(例如，(1, 1524, 5500))，同时选择一种重采样方法，如最近邻。

在找以前的论坛问答时，我看到过使用scipy.ndimage.zoom，但这通常是用来升级或降级的常规数据。在我的例子中，我只需要匹配的形状来允许堆栈。有什么建议吗？

例如，是否可以选择一个主数组并将其用作参考，其中所有其他数组都必须与其形状匹配，如果不是，将应用使用NN的重采样方法？

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-02-06 12:05:32

我想出了一个解决方案，但我想知道从技术/科学的角度看它是否正确。这是解决我问题的好方法吗？实际上，它是在做我想做的事情...

for i in range(len(S_images)):
    if S_images[i].shape[1] !=1524:
        S_images[i] = scipy.ndimage.zoom(S_images[i], (1, 1524/1525, 1),order=0, mode='nearest')

for i in range(len(S_images)):
    if S_images[i].shape[2] !=5499:
        S_images[i] = scipy.ndimage.zoom(S_images[i], (1, 1, 5499/5500 ),order=0, mode='nearest')


for i in range(len(S_images)):
    print(S_images[i].shape)

(1, 1524, 5499)
(1, 1524, 5499)
(1, 1524, 5499)
(1, 1524, 5499)
(1, 1524, 5499)

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/60094127

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