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python - 在什么情况下需要像 python-opencv 中的 reshape(-1,1,2) 一样重塑点？

问题描述

我是 python-opencv 的新手，所以我阅读了本教程并找到了一些示例代码，如下所示：

pts = np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]], np.int32)
pts = pts.reshape((-1,1,2))
cv2.polylines(img,[pts],True,(0,255,255))

它将向您展示如何使用 cv2.polylines 函数绘制多边形，其中大多数都很容易理解，我很好奇的是：

pts = pts.reshape((-1,1,2)) #I understand this makes pts.shape to be (4,1,2)

我尝试删除此代码并发现没有任何区别，它也可以正常工作。在这个reshape操作之前，pts的形状是(4,2)，对我来说已经够直观了。此外，当我编写这样的代码时：

convex_pts = cv2.convexHull(pts) #get a convexhull from pts，pts's shape is(4,2)
print(convex_pts)       #[[[72,20]],[[20,30]],[[10,5]],[[50,10]]]
print(convex_pts.shape) #(4,1,2)

在我看来，python-opencv 坚持“解压”它并使其具有类似（x，1,2）的形状，这对我来说很奇怪，因为当形状为（x，2）时它在教程案例中工作正常.任何理由为什么这是必要的？我四处寻找，没有发现任何有用的东西，我错过了什么吗？所以我想知道为什么以及在什么情况下需要像这样重塑？

标签： pythonnumpyopencv

解决方案

如果您调试第一行代码：

pts = np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]], np.int32)

然后使用pts.shape，你会得到(4, 2)，这意味着pts此时有 4 行和 2 列。现在，采用此矩阵的函数可能期望以其他格式输入，在您的情况下似乎是(4, 1, 2)，这意味着 4 行、1 列和每个元素具有 2 个子元素。要将形状转换为(4, 2)形状(4, 1, 2)，我们使用以下代码行：

pts = pts.reshape((-1,1,2))

上面这行的意思是，我需要一个行数未知但只有一列且每个元素有 2 个子元素的矩阵。现在 numpy 在内部计算未知的大小并自动为您创建一个矩阵。这只是一种花哨的做事方式pts.reshape((4,1,2))

还引用文档：

一个形状维度可以是-1。在这种情况下，该值是从数组的长度和剩余维度推断出来的。

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