np.expand_dims(a, axis)函數：

• a表示輸入的數組；
• axis用于指定需要增加的維度
• 返回值：數組
• 不會修改原數組；

np.squeeze(a, axis=None)函數：

• a表示輸入的數組；
• axis用于指定需要刪除的維度，但是指定的維度必須為單維度，否則將會報錯；
• axis的取值可為None 或 int 或 tuple of ints, 可選。若axis為空，則刪除所有單維度的條目；
• 返回值：數組
• 不會修改原數組；

import matplotlib.pyplot as plt import cv2 as cv import numpy as npimage = cv.imread("1.png") # opencv讀進來的彩色圖片維度是（高度，寬度，通道數）。數據類型是uint8。 plt.imshow(image[:, :, ::-1]) print(image.shape) # HWC（高度，寬度，通道數） print(image.dtype) # 數據類型 uint8 blob = cv.resize(image, (300, 300))# 圖片矩陣變換 image_blob = blob.transpose(2, 0, 1) # 矩陣轉置 HWC → CHW print(image_blob.shape) # CHW # 在深度學習搭建CNN時，對圖像要進行一個維度擴展，比如擴展成一個批次形式（batch_size, channels, height, width）。 image_blob = np.expand_dims(image_blob, axis=0) # 提升圖片維度 NCHW print(image_blob.shape) # NCHW N:圖片的數量， C：通道數 H：高 W：寬res = np.squeeze(image_blob, axis=0) # 降低圖片維度 CHW print(res.shape) # CHW C：通道數 H：高 W：寬plt.show()

輸出結果：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV 升降维度的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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