numpy配列、リストの追加、次元数を上げる方法

前提・実現したいこと

以下のグレースケール画像のshapeは（63.64)です。
この同種のグレースケール画像を20枚まとめて、
zenimages.shapeを(20, 63, 64)のように積み上げてデータ化していくのが目的です。

python
1(Pdb) p img_gray
2array([[223, 239, 239, ..., 239, 239, 239],
3       [239, 239, 223, ..., 223, 223, 239],
4       [239, 239, 223, ..., 239, 239, 223],
5       ...,
6       [223, 223, 239, ..., 239, 239, 239],
7       [239, 239, 239, ..., 239, 239, 239],
8       [239, 239, 223, ..., 239, 239, 239]], dtype=uint8)

試したこと

python
1img_gray_matome = [[[]]]
2#img_gray_matome = (0, 0, 0)
3
4import cv2
5img = cv2.imread('D:/data/001.png')
6img_gray= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
7
8img_gray_matome.append(img_gray)
9img_gray_matome.append(img_gray)
10
11(Pdb) img_gray.shape
12(63, 64)
13(Pdb) p img_gray_matome
14
15
16 結果
17[[[]], array([[223, 239, 239, ..., 239, 239, 239],
18       [239, 239, 223, ..., 223, 223, 239],
19       [239, 239, 223, ..., 239, 239, 223],
20       ...,
21       [223, 223, 239, ..., 239, 239, 239],
22       [239, 239, 239, ..., 239, 239, 239],
23       [239, 239, 223, ..., 239, 239, 239]], dtype=uint8), array([[223, 239, 239, ..., 239, 239, 239],
24       [239, 239, 223, ..., 223, 223, 239],
25       [239, 239, 223, ..., 239, 239, 223],
26       ...,
27       [223, 223, 239, ..., 239, 239, 239],
28       [239, 239, 239, ..., 239, 239, 239],
29       [239, 239, 223, ..., 239, 239, 239]], dtype=uint8)]

python
1img_gray_matome = [[[],[]], [[], []], [[], []]]

今非常に頭がこんがらがってしまっていることがpythonのリスト、配列、numpy.ardrray配列にどんな違いがあるのかです。いろいろ模索、サイト情報などもみているのですが、参考になるサイトなどもご存知でしたら教えて頂けないでしょうか。

unit8などの情報も頭がこんがらがってしまっていまして、こちらも補足ですが何かいいサイトご存知ありましたら教えて頂けないでしょうか。配列やリストとまったく関係ないものなのでしょうか。よろしくお願い致します。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

win10,Python3.7

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

【追記】
全体をnumpy配列にしたいなら下記を追加ください。

python
1import numpy
2
3下記コード
4
5out = np.array(out)

カラー画像が不要との前提にすると下記コードになります。（画像ファイル名は任意）

python
1import cv2
2
3out = []
4
5img = cv2.imread('Flower2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
6img2 = cv2.imread('Flower3.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
7
8out.append(img)
9out.append(img2)

outの内容：
[array([[15, 15, 16, ..., 50, 51, 51],
[12, 13, 13, ..., 50, 51, 51],
[13, 14, 15, ..., 51, 51, 50],
...,
[18, 18, 18, ..., 24, 24, 24],
[18, 18, 18, ..., 25, 25, 25],
[19, 18, 18, ..., 26, 26, 26]], dtype=uint8), array([[16, 16, 16, ..., 32, 31, 29],
[16, 16, 16, ..., 32, 30, 29],
[16, 17, 17, ..., 31, 30, 28],
...,
[28, 28, 29, ..., 13, 12, 12],
[28, 28, 29, ..., 8, 7, 7],
[28, 28, 29, ..., 3, 3, 2]], dtype=uint8)]

※uint8については下記サイトが参考になるかと。
https://deepage.net/features/numpy-dtype.html

投稿2019/08/10 10:04

編集2019/08/10 10:37

meg_

総合スコア10579

dendenmushi

2019/08/10 11:17

実現できました。ありがとうございました。お二人をベストアンサーにしたいです。

行動規範の内容に同意します

np.expand_dims(), np.concatenate() 辺りを使ってみるのはどうでしょうか。
例えば、 (3, 4) の ndarray を 3つ重ねて (3, 3, 4) にするようなものは以下のように書けます。

python
1import numpy as np
2
3img1 = np.ones((3, 4))
4img2 = np.ones((3, 4)) * 2
5img3 = np.ones((3, 4)) * 3
6
7img_list = [img1, img2, img3]  # (3, 4) が ３つ
8print(img_list[0].shape)  # -> (3, 4)
9
10img_list = [np.expand_dims(x, axis=0) for x in img_list]  # (1, 3, 4) が ３つ
11print(img_list[0].shape)  # -> (1, 3, 4)
12
13all_images = np.concatenate(img_list)  # axis=0 で連結
14print(all_images.shape)  # -> (3, 3, 4)
15
16print(all_images)
17
18"""
19[[[1. 1. 1. 1.]
20  [1. 1. 1. 1.]
21  [1. 1. 1. 1.]]
22 [[2. 2. 2. 2.]
23  [2. 2. 2. 2.]
24  [2. 2. 2. 2.]]
25 [[3. 3. 3. 3.]
26  [3. 3. 3. 3.]
27  [3. 3. 3. 3.]]]
28"""