Numpy配列のshapeがループ途中でおかしくなる

Question

画像を読み込んでPythonのリストに追加し、そのリストを最終的にNumpy配列にするというコードを現在書いております。
画像はカラー、ファイル数は10729で、imageioのimreadを使って読み込んでいます。
コードは以下の通りです。
imagesリストには、フォルダに格納された画像10729個分の名前が入っています。

X_all = []
for i in range(len(images)):
    image = imread(images[i])
    image = (image / 255. - 0.5) * 2
    X_all.append(image)
X_all = np.array(X_all)
print(X_all.shape)

通常であればこのコードでの出力は(10729,128,128,3)となるはずなのですが、出力結果は(10729,)でした。

途中の挙動を確認しようと思い、以下のように1000枚ごとにリストをNumpy配列に変えてshapeを確認するようにコードを書き換えて出力してみました。

X_all = []
for i in range(len(images)):
    image = imread(images[i])
    image = (image / 255. - 0.5) * 2
    X_all.append(image)
    if  i % 1000 == 0:
        X_all = np.array(X_all)
        print(X_all.shape)
        X_all = X_all.tolist()
X_all = np.array(X_all)

結果は以下の通りで、4001枚目の際にはすでにNumpy配列の形状が変わってしまっていました。

(1, 128, 128, 3)
(1001, 128, 128, 3)
(2001, 128, 128, 3)
(3001, 128, 128, 3)
(4001,)
(5001,)
(6001,)
(7001,)
(8001,)
(9001,)
(10001,)
(10729,)

これは一体なぜなのでしょうか。メモリエラーなどは特に出ておりません。
Numpy配列の形状を変えないことはできないのでしょうか。

Answer 1

10729個のイメージファイルのすべてのshapeが(128, 128, 3)ではないのではないでしょうか。
for文の中でイメージのshapeを調べて（print(image.shape)で可能）、
shapeが(128, 128, 3)でなければ、中断(break)してimages[i]のshapeを調べればよいのでは。

Comments

[null0723]

１つだけshapeが(124,124,3)のものがありました！
画像のshapeが1つでも違うと全体のリストのshapeも上手く表示されないことを知りました！