numpy二次元配列(画像)を順番に読み込み、numpy三次元配列にする

Question

前提・実現したいこと

numpy配列の２次元画像を順番に読み込み、３次元目の方向に加えたい。
（イメージとしては画像がシート上に複数枚重なっているような感じです。）
python初心者です。教えていただけると嬉しいです。
よろしくお願いいたします。

試したこと

np.append()
np.flatten()にしてから、配列を３次元にするといった方法
を試しましたがどうもうまく行きませんでした。
np.vstackの方法を教えていただいたのですが、二次元画像がそのまま前の画像の配列の続きに足されてしまい、どこが画像と画像の境かがわからない状況です。なのでこの方法ではだめなのかもしれません。

Answer 1

2次元→3次元はdstackでできますね。

>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> b = np.array([[5,6],[7,8]])
>>> np.dstack([a,b])
array([[[1, 5],
        [2, 6]],

       [[3, 7],
        [4, 8]]])

dstackはいまいち直感的ではないので、いっそこれでも良い気が。

>>> np.array([a,b])
array([[[1, 2],
        [3, 4]],

       [[5, 6],
        [7, 8]]])

追記

追加で重ねる方法について色々試してみたので、参考にどうぞ。

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> b = np.array([[5,6],[7,8]])
>>> c = np.array([[9,10],[11,12]])
>>> d = np.dstack([a,b])
>>> np.dstack([d,c]) # dstackで作った3次元配列に新たな2次元配列を結合
array([[[ 1,  5,  9],
        [ 2,  6, 10]],

       [[ 3,  7, 11],
        [ 4,  8, 12]]])
>>> np.dstack([d,c,c,d]) # こんなのでも上手く行った
array([[[ 1,  5,  9,  9,  1,  5],
        [ 2,  6, 10, 10,  2,  6]],

       [[ 3,  7, 11, 11,  3,  7],
        [ 4,  8, 12, 12,  4,  8]]])
>>> e = np.array([a,b])
>>> e
array([[[1, 2],
        [3, 4]],

       [[5, 6],
        [7, 8]]])
>>> np.concatenate([e, [c]], axis=0) # 二番目の方法でやるならこうなると思う
array([[[ 1,  2],
        [ 3,  4]],

       [[ 5,  6],
        [ 7,  8]],

       [[ 9, 10],
        [11, 12]]])

Comments

[fy_2000]

回答ありがとうございます。
一発で2次元→3次元にする方法を考えていたので、この方法はとてもわかり易いです。a,bをdstackした後にさらに他の２次元配列をここにdstackすると同様にうまく加わるかを試してみたいと思います。

[hayataka2049]

追加についても試したので、回答の方に追記しました

[fy_2000]

np.concatenate([e, [c]], axis=0)
このような配列を作るのをイメージしていました。
ありがとうございます！

[fy_2000]

ただ、２次元配列を順番に読み込んでいくという関係から、ループの１回目では
(a,b,cは２次元配列)
d = np.array[a,b]として
ループの２回め以降は
e = np.concatenate([d, [c]], axis=0)
とする必要があります。
もしご存知でしたら１回めから同じ方法を用いるやりかたを教えていただけないでしょうか。

[hayataka2049]

空リストにappendしていって、ループを抜けてからnumpy配列に変換するのがいちばん楽です
ただし瞬間的に全データの倍のメモリ消費がある（はず）なので、気を使う必要があります
あとは、データ数がわかっているなら、先に全データ分の配列を作ってしまって、in-placeで代入していくのも一つの手かな、と思ったり

[fy_2000]

なるほど。このような方法もあるのですね。
メモリに注意を払うという必要もあるのですね。

何度もお答えいただき、ありがとうございます。

Answer 2

np.vstackを使ってみてください。

---

こういうやつです。

import numpy as np

a = np.array([[[1,2],[3,4]]])
c = np.vstack((a, a))

for _ in range(3):
	c = np.vstack((c, a))
print(c)

Comments

[fy_2000]

確認してみます。
ありがとうございます。

[fy_2000]

ありがとうございます。イメージとしては２次元画像を足しあわせて３次元の配列にするというものだったので、最初から３次元の配列を作っておくというやり方は考えていませんでした。勉強になりました。
丁寧にありがとうございます。

[fy_2000]

投稿を間違えました。すみません。

Answer 3

np.flatten()にしてから、配列を３次元にするといった方法を試しましたがどうもうまく行きませんでした。

うまくいかないままだと気持ち悪くないでしょうか？自分はappendもvstackもわかってなかったのでやってみました。

2次元のデータの先頭に次元を追加しておいて、追加する配列もappendの度に先頭に次元を追加しaxis=0を指定して随時追加という感じにすれば期待通りのことができるみたいです。vstackは引数の与え方がappendと違いtupleにする点と、axis=0が前提であるといったあたりでしょうか・・・

img1 = img2 = img3 = np.zeros((2,2))
# 0次元目を追加しておく。
stack = img1[None, ...]
print(stack.shape)           # (1, 2, 2)

# 追加する配列も0次元目を追加した上でappend(またはvstack)する

stack = np.append(stack, img2[None, ...], axis=0)
stack = np.vstack(stack, img3[None, ...])

print(stack.shape)           # (3, 2, 2)

img[None, ...]は次元を追加する書き方の一つでimg.reshape((1,) + img.shape)と同様の結果が得られます。
追加する次元のところをNoneと指定してそれ以外をオリジナルと同じ形としたいときEllipsis(...)で表現できるので割と直感的かと思います。

また、オリジナルのshapeを覚えておいて、各配列をflatten()しながら随時一次元データとしてappendし、最後にreshapeしてもよいと思います。

image_shape = img1.shape

stack = img1.flatten()
stack = np.append(stack, img2.flatten())
stack = np.append(stack, img3.flatten())

stack = np.reshape((-1,) + image_shape)
print(stack.shape)           # (3, 2, 2)

---

ただ全ての配列が予め全部用意できるならhayataka2049さん回答にある

np.array([img1, img2, img3])

が一番直感的で簡潔だと思います。

Comments

[fy_2000]

回答ありがとうございます。
とても丁寧に初心者の私に解説していただき、とてもわかりやすかったです。（そして勉強になりました。）
全ての配列を最初には用意できないので（順番にデータから読み込んでいきたい）、上側に記入していただいた書き方が自分には合っているのではないかと思います。
試してみたいと思います。