调整3D阵列中的多行大小

Question

我正在尝试使用Jupyter（＃examples，width，height）将数据大小调整到一个新的3D数组（（相同的＃示例，新的宽度，新的高度）。你能帮助使用cv2包帮助如何做到这一点？。

a有10000张图片，大小128,150 a.shape（10000,128,150）

我想更改调整大小中的每个图像以具有新维度（10000,64,300）

我试图在Jupyter中使用cv2但是我失败了，因为它无法单独拍摄每个图像并调整大小并给我新的10000个图像数组，每个图像都有新的尺寸

Data=pd.read_csv('Mixedimages.csv',header=-1)

a=Data.values

a.shape

(10000, 150, 128)

method 1

import cv2

for i in range(10000):

b = cv2.resize(a[i,:,:], (1000,64, 300), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

method 2

 from scipy import misc

  newim= misc.imresize(a.T, (128, 150),interp ='nearest')

Answer 1

我通过以下方式解决了

method 1

a_Resized=[]

n=10000
for i in range(n):
    img=a[i,:,:]
    a_Resized.append(cv2.resize(img, (64, 300), interpolation=cv2.INTER_NEAREST))
    i=i+1