问题描述
我目前正在规范ct扫描（x，y，层）。使用cv2.reshape标准化前两个维度很简单，但是使用第三个维度...我的想法是将前两个维度展平以得到2d-numpy-array。如果我将每一层都重塑为（x * y），然后重塑为（x，y），则会得到完全不同的图像。我的肺部有img的开头，行尾有不同的灰度值。
test = cv2.resize(img,(img.shape[0] * img.shape[1],1),interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
test = cv2.resize(test,(159,159),interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
self.print_prediction(test,cv2.resize(temp2_masks[:,0],159)),color=False,shape=(159,159))
我确定这是一种简单的错误，但我看不到。因此，我将非常感谢您的帮助。
解决方法
cv2.resize函数不会改变数组的形状。
它实际上会调整图像的大小。您的第一行是水平挤压图像，同时垂直扩展很多图像。这些值根本不会保留。
使用numpy.reshape来改变数组的形状。