使用np.tile在一批图像中平铺每个图像的10个图像

Question

取数组： arr = [0, 1, 2]

np.tile(arr,[10,1])
array([[0, 1, 2],
       [0, 1, 2],
       [0, 1, 2],
       [0, 1, 2],
       [0, 1, 2],
       [0, 1, 2],
       [0, 1, 2],
       [0, 1, 2],
       [0, 1, 2],
       [0, 1, 2]])
>>> np.tile(arr,[10,2])
array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1, 2]])

与此类似，我想使用图块功能为大小为10x227x227x3的图像批处理创建10个副本（该批处理已经具有10张图像）。 所以我应该得到100x227x227x3

但是，当我这样做时，M = 10）：

    images = np.tile(img_batch, [M, 1])

我得到的是10x227x2270x3，图像= np.tile（img_batch，[M]）也不起作用，并带来了大小为10x227x227x30的值

我无法理解如何获得所需的瓷砖。 欢迎任何建议。

Answer 1

您的img_batch具有4维。 制作代表大小为4的代表 ：

np.tile(img_batch, [M, 1, 1, 1])

否则，根据文档 ，在第一种情况下，它等效于np.tile(img_batch, [1, 1, M, 1] ：

如果A.ndim> d，则通过在其前面加1来将代表提升为A.ndim。 因此，对于形状为（2、3、4、5）的A，将（2、2）的重复视为（1、1、2、2）。