以错误的方式遍历数组数据Python/Matlab

我正在将二进制OpenCV Mat保存到HDF5文件。
在OpenCV的垫文件存储在与第一索引信道存储器中，第二个索引是X坐标和第三索引是Y坐标，所以一个地址访问的样子：
以错误的方式遍历数组数据Python/Matlab

address = M.data + M.step[0]*y + M.step[1]*x + ch

凡M.step [0 ] = NUM_X * NUM_CH和M.step [1] = MAX_CH

我遇到的问题是，Matlab和Python以错误的方式解释数据。
尽管读取数据的尺寸设置正确（通道，x，y），但当我查看我看到的数据存储时， numpy向后读取数据，这意味着首先y递增，然后x和最后的通道数，这意味着它假定通道数据的平面配置，而它实际上是交织的。这导致图像显示错误。
有没有办法告诉numpy/Matlab改变数据访问，而不重新排序数据？
在此先感谢。

编辑：
我存储一切在秩3的数据集在HDF5文件，其中维度1是信道，尺寸2是x坐标和尺寸3是y坐标。
如果我读取该数据集并使用C++中的OpenCV处理该数据集，则会显示正确的图像。在功能cvGetMat通过改变阵列，它已在一个被计算出的形状和步幅（-206）无法识别的或不支持的阵列型

来源

2017-08-24 Krustenkaese

你是如何读入的Python？你可以创建一个自定义numpy dtype来读入。我最近参加的一个聚会上有一个关于使用自定义numpy数据类型来读取任意数据的讨论，你可以在[这里]查看它（https://github.com/desertpy/presentations/blob/master/numpy-datatypes -godber/Numpy_Dtypes.ipynb）。也许这会有所帮助。 –

我能解决的问题在python：OpenCV的在Python不因为错误的工作错误的方式：
如果我有一个3 * 1280 * 720 uint8图像3是通道号，1280是x坐标和720是y坐标，我将不得不分配形状，所以它看起来像data.shape =（720,1280,3），步幅必须改为data.strides =（3 * 1280,3,1）。

此链接介绍如何numpy的阵列中存储工作：
Numpy doc

来源

2017-08-25 08:55:45 Krustenkaese

以错误的方式遍历数组数据Python/Matlab

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