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解决 PIL.Image.fromarray() 返回维度错误时的方案
问题：
在使用 Pillow库的 PIL.Image.fromarray() 函数将 NumPy 数组转换为 PIL 图像时，可能会遇到以下错误：
pic should be 2/3 dimensional. Got 4 dimensions.
这表明传入的 NumPy 数组具有 4 个维度，而 PIL 图像应具有 2 个或 3 个维度。
解决方案：
要解决此问题，请执行以下步骤：
-
检查 NumPy 数组的维度：使用
array.ndim属性检查 NumPy 数组的维度。它应该返回 2（灰度图像）或 3（彩色图像）。 -
调整 NumPy 数组的形状：如果 NumPy 数组具有 4 个维度，则需要将其调整为正确的形状。对于灰度图像，形状应为 (高度, 宽度)，对于彩色图像，形状应为 (高度, 宽度, 通道)。可以使用
array.reshape()或array.squeeze()方法来调整形状。 -
使用正确的 dtype：PIL 图像需要特定的数据类型，如 uint8 或 float32。如果 NumPy 数组具有不同的 dtype，则需要使用
array.astype()方法将其转换为正确的 dtype。
示例：
假设您有一个具有 4 个维度 (1, 400, 400, 3) 的 NumPy 数组，其中包含彩色图像：
import numpy as np
from PIL import Image
# 检查维度
print(array.ndim) # 输出：4
# 调整形状
array = array.reshape((400, 400, 3))
# 转换为uint8
array = array.astype(np.uint8)
# 转换为PIL图像
image = Image.fromarray(array)通过遵循这些步骤，您可以确保传入 PIL.Image.fromarray() 的 NumPy 数组具有正确的维度和数据类型，从而避免出现的维度错误。
其他提示：
- 如果您使用的是 TensorFlow 或 PyTorch 框架，则需要使用特殊的转换器将张量转换为 PIL 图像，例如
tf.keras.preprocessing.image.array_to_img()或torchvision.transforms.ToPILImage()。 - 对于某些图像处理操作，例如旋转或裁剪，可能需要使用特定形状的 PIL 图像。请参阅 Pillow库的文档获取更多信息。
- 如果您仍然遇到维度错误，请检查您的代码以确保您使用的是正确的输入格式和函数调用。
以上就是解决ToPILImage时出现维度报错问题pic should be 2/3 dimensional. Got 4 dimensions.的详细内容，更多请关注编程学习网其它相关文章！
