skimage.transform.rescale在输入图像中增加了一个额外的维度

Question

当使用skimage.transform.rescale()时，当输入图像仅为2维时，得到一个具有三维的输出图像数组。

from skimage import io, color, transform

image = io.imread(r'C:\Users\ParthD\PycharmProjects\pythonProject\test_images\6.png')
image_bw = color.rgb2gray(color.rgba2rgb(image))
image_rescaled = transform.rescale(image, scale=0.5, anti_aliasing=True)

print(image_bw.shape)
print(image_rescaled.shape)

为此，我得到的输出如下：

(397, 602)
(198, 301, 2)

值2的附加维在哪里被加起来，我不确定。我查看了rescale函数文档，但是没有任何参数有助于这个额外的维度。

Answer 1

因此，问题在于信道维被解释为空间维数。

您应该传递transform.rescale multichannel=True标志，这样它就不会影响信道：

image_rescaled = transform.rescale(image, scale=0.5, anti_aliasing=True, multichannel=True)

• 示例： Q=np.zeros(397,602，3) x1 = transform.rescale(q，scale=0.5，anti_aliasing=True) x2 = transform.rescale(q，scale=0.5，anti_aliasing=True，multichannel=True) x1.scale=0.5# (198,301，2) x2# (198,301，3)

因此，transform.rescale将您的数组作为一个三维形状图像(397,602，3)，下降到(198,301，2)，并与通道一起插值，就好像它们是另一个空间维度一样。

如果图像是灰色图像，没有通道维度，则不需要传递multichannel=True标志。这将导致最后一个轴被视为通道，您将得到不想要的输出。

• 示例： q1 =np.zeros(397,602) x3 = transform.rescale(q1，scale=0.5，anti_aliasing=True，multichannel=True) x4 = transform.rescale(q1，scale=0.5，anti_aliasing=True) x3.scale=0.5# (198,602)x4# (198,301)

您可以参考文档