如何通过灰度图像来替换空numpy的数组值

Question

编辑：我已发现一种解决方法，这是将其分配给一个数组，然后使用该阵列，以创建一个numpy的数组： 一个= []

for i in range(0,width/image_size): 
    for j in range(0,height/image_size): 
     roi = img[image_size*j:image_size*(j+1),image_size*i:image_size*(i+1)] 
     a.append(roi) 

arr = np.asarray(a) #HERE 

原问题：

我已经创建了一个空的numpy数组形状（180,28,28），它应该可以容纳180个灰度图像大小为28x28的图像。

height, width = img.shape[:2]  
arr = np.empty(((height/image_size)*(width/image_size), 28, 28)) #arr.shape = (180,28,28) 

我有多个图像区域的大小28x28，我想填充到arr

for i in range(0,width/image_size): 
    for j in range(0,height/image_size): 
     roi = img[image_size*j:image_size*(j+1),image_size*i:image_size*(i+1)] 
     #HERE - how can I set the value in arr to be an (28x28) roi 

谢谢。

Answer 1

我已经找到了解决办法，这是其分配到一个数组，然后使用该数组来创建一个numpy的数组：

a = [] 

for i in range(0,width/image_size): 
    for j in range(0,height/image_size): 
     roi = img[image_size*j:image_size*(j+1),image_size*i:image_size*(i+1)] 
     a.append(roi) 

arr = np.asarray(a) #assign it to numpy array here 

不过，我不知道是否有一个更好的，或者更优雅的方式来做到这一点。