chatGPT 帮我解释了为什么numpy 图像形状以hight开头

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Mar 17, 2023 04:58 PM

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现象:

opencv 图像切片用numpy 实现, 但numpy 与我用惯的wand比, 图像形状有点反人类习惯, 总记不住.

OpenCV中的图像通常以NumPy数组表示，数组的形状为(height, width, channels)

在访问和修改像素值时，我们使用[y, x]而不是[x, y]。

图像在 numpy 中, 数组的形状为什么height 在前面的原因

在NumPy中，图像数组的形状为(height, width, channels)的原因是基于行优先（row-major）存储顺序。在行优先存储顺序中，二维数组的行按顺序排列，每一行内的元素按顺序存储。在这种情况下，height对应于图像的行数，而width对应于图像的列数。


[
 [A, B, C],
 [D, E, F],
 [G, H, I]
]

这个数组的形状是(3, 3)，因为它有3行和3列。行优先存储顺序意味着，在内存中，数组元素将以 A, B, C, D, E, F, G, H, I 的顺序存储。这就是为什么height（行数）在形状表示中位于第一位置的原因。

当处理彩色图像时，我们需要考虑通道。对于一个BGR彩色图像，NumPy数组将具有三个通道。在这种情况下，数组的形状将为(height, width, 3)。在这种表示中，每个像素由一个大小为3的数组表示，其中包含蓝色、绿色和红色通道的值。

将height（图像的行数）放在形状表示的前面是一种遵循行优先存储顺序的惯例，因此在处理图像时，我们可以更自然地访问和处理每一行的数据。这也使得在循环遍历图像时，行和列索引的使用更加直观。


for y in range(height):
    for x in range(width):
        pixel_value = image[y, x]