python - Python中多维numpy数组的索引

假设我有一个这样的numpy数组， l = np.array([[[1, 2, 3]], [[1, 2, 3]]])
那么， l.shape = (2, 1, 3)
也就是说，在l[x][y][z]中，x代表深度，y代表行数，z代表列数。C 语言也遵循同样的约定。

现在，如果我使用 OpenCV 读取图像，

img = cv2.imread('l.PNG')

因此， img.shape = (798, 679, 3)
其中 3 是深度 (RGB)，798 是长度（行），679 是图像的宽度（列）。
我不明白为什么这两种情况都不同。请帮忙。

标签： pythonnumpyopencv

一对括号[]为您提供矢量。

当您在向量内嵌套括号时，[ [a],[b],[c] ]您会得到二维数组（别名矩阵），它可以表示为：

[a]  # 2d array with 3 rows
[b]
[c]

图像只是二维数组。嵌套括号内的项目数表示矩阵的列数。以下：[ [1,2],[3,2],[2,3] ]表示 2d 矩阵，具有 3 行和 2 列。

因为调用 imread 来读取带有颜色的图像，所以需要一个嵌套列表来表示颜色分量：B、G、R。所以你有[ [ [b,g,r] ], [b,g,r,], [b,g,r] ] ]这个最里面的列表包含图像的深度。

在符号中[x][y][z]：