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NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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cannot reshape array of sizeというエラーについて

yy-_.15

総合スコア17

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投稿2020/11/01 10:45

python

1 2import imageio 3import numpy as np 4 5 6PHOTO_SIZE = 150 * 150 * 3 7 8 9X = np.empty((0, PHOTO_SIZE), np.uint8) 10y = np.empty(0, np.uint8) 11 12 13for i in range(1, 61): 14 15 p1 = imageio.imread(f"./Downloads/hifu_photos/melano/melano-{i:03d}.jpg").reshape(1, 16 PHOTO_SIZE) 17 18 X = np.append(X, p1, axis = 0) 19 20 y = np.append(y, np.array([0], dtype = np.uint8)) 21 22 p2 = imageio.imread(f"./Downloads/hifu_photos/normal/normal-{i:03d}.jpg").reshape(1, 23 PHOTO_SIZE) 24 25 X = np.append(X, p2, axis = 0) 26 y = np.append(y, np.array([1], dtype = np.uint8))``` 27 28と入力すると 29--------------------------------------------------------------------------- 30ValueError Traceback (most recent call last) 31<ipython-input-5-4cd188e682d7> in <module> 32 18 y = np.append(y, np.array([0], dtype = np.uint8)) 33 19 34---> 20 p2 = imageio.imread(f"./Downloads/hifu_photos/normal/normal-{i:03d}.jpg").reshape(1, PHOTO_SIZE) 35 21 X = np.append(X, p2, axis = 0) 36 22 y = np.append(y, np.array([1], dtype = np.uint8)) 37 38ValueError: cannot reshape array of size 90000 into shape (1,67500) 39 40と出てきてしまいます。 41 42なぜ90000という数字が出てくるのでしょうか。。。 43カラー画像で150*150*3=67500のはずなのですが。。。

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toast-uz

2020/11/01 11:17

コードは、```で囲ってください。 また、できたらエラーメッセージも同様にされるとわかりやすいです。
yy-_.15

2020/11/01 11:51

承知致しました。 次回より気をつけたいと思います!
guest

回答1

0

ベストアンサー

imageioのカラー画像は、透過率も含めた4次元データになっているようです。

参考: 【Python】Imageioの使い方

投稿2020/11/01 11:21

toast-uz

総合スコア3266

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yy-_.15

2020/11/01 11:54

なるほど!透過率という概念があるのですね! 参考サイトを一度見てみたいと思います! ありがとうございます!
yy-_.15

2020/11/01 12:39

RGBAを RGBに一括変換する方法などはありますでしょうか? どこのサイトも制限がかかってしまっておりまして。。。
toast-uz

2020/11/01 13:11

ちゃんと意味がある透明度だと変換できないです。背景画像との合成が必要ですので。 なんちゃって透明度であって、その情報がいらないのであれば、reshapeの前に[:,:,0:4]を入れて色データの4つ目の要素を削ってしまえばよいです。
yy-_.15

2020/11/01 13:17

それでは透明度はそのままにしてコードの方を書き換えた方が良いということでしょうか?
toast-uz

2020/11/01 13:42

透明度が必要なのであれば、そうでしょうね。 なお、p1の方の画像は、透明度データ無しだったのでしょう。
yy-_.15

2020/11/02 04:18

ありがとうございます。 試してみます!
yy-_.15

2020/11/02 05:31

RGBデータに変換するプログラムを書くことで 解決できました!
toast-uz

2020/11/02 09:23

ほほう。単純にアルファ要素を削除するだけなのか、何か別の手法なのか、参考までに教えて頂けますか?
yy-_.15

2020/11/10 01:20

あと、透過率を含めたとしても四次元ではなく三次元のままではないでしょうか?
toast-uz

2020/11/10 03:43

ありがとうございます。RGBA→RGBは、やはりAを単純削除ですね。 次元の言い方は、numpyとしては質問者様のご指摘通りです。3次元目がRGBAで大きさ4ということですね。一方RGBAの各数値を4次元空間の点としてみることもできますので、そちらの言い方をしました。紛らわしかったですね。
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