[Python 3.xx] Numpy gestion image défaillante

bm · 07/10/2018, 19h05

Bonjour,

Je parts d'une image 128x128 et flatten donne un vecteur 128x128 = 16384
Ensuite après insertion dans un tableau de plusieurs images
la suite des coordonnées de ce vecteur n'est pas conservée

Comment figer ce vecteur ?

Le code python :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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from PIL import Image
 
x_tr = 1
x_ts = 1
 
train_images= np.ndarray(shape=(x_tr,128*128))
print(train_images.shape)
print(train_images.dtype)
 
for i in tr_images[0:x_tr]:    
    x1 = Image.open('./............./'+i)  
    i1 = np.array(x1)/255.0
    vert1 = i1[:,:,1]
    print('Vert brut :\n',vert1)
    v1= vert1.flatten()
    print('--------------------------------------')
    print('Vert flatten :\n',v1)
    np.insert(train_images, 0, v1 ,axis=0)
    del vert1
    print('======================================')
 
print('******************************************')    
print('Vert dans train_images :\n',train_images[0])
print(train_images.dtype)

La sortie :

(1, 16384)
float64
Vert brut :
[[0.44313725 0.32941176 0.25882353 ... 0.53333333 0.55294118 0.57647059]
[0.10588235 0.03529412 0.00784314 ... 0.30196078 0.32156863 0.34901961]
[0. 0. 0.00392157 ... 0.00784314 0.00784314 0.00784314]
...
[0.00392157 0.00392157 0.05098039 ... 0.65882353 0.56078431 0.57647059]
[0.00392157 0.01960784 0.09803922 ... 0.6627451 0.57647059 0.60392157]
[0.01176471 0.0627451 0.16470588 ... 0.63529412 0.59215686 0.61960784]]
--------------------------------------
Vert flatten :
[0.44313725 0.32941176 0.25882353 ... 0.63529412 0.59215686 0.61960784]
======================================
******************************************
Vert dans train_images :
[4.65807558e-310 6.91075281e-310 4.65807558e-310 ... 3.92156863e-003
1.56862745e-002 6.66666667e-002]
float64

@+

**lg_53** · 08/10/2018, 09h37

Je ne comprends pas trop votre question, mais la manière dont vous construisez train_images me parait assez douteuse ici. L'initialisation d'abord, et ensuite l'utilisation de np.insert ...

Outre mieux présenter ton problème, tu peux déjà construire train_images en passant par une liste comme suit :
- Initialisation : train_images = []- Au lieu du np.insert utilisé les opérateur sur les listes (append)
- Enfin si on veut un numpy array, transformer la liste en numpy array (appliquer un reverse au besoin si la liste est construite dans le sens inverse)

bm · 08/10/2018, 10h01

Je ne comprends pas trop votre question

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

train_images= np.ndarray(shape=(x_tr,128*128))

C'est ici que numpy créé un array non vide (avec des zéros)
Et ensuite le insert augmente la dimension

Vérification ici : [ Avec Ipython je n'ajoute pas les print() ]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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x_tr = 1
x_tr_dim =128
 
del train_images
train_images= np.ndarray(shape=(x_tr,x_tr_dim))
train_images = np.insert(train_images, 0, np.arange(128) ,axis=0)
train_images.shape
(2, 128)

train_images[0][0:10]

array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])

train_images[1][0:10]

array([4.65190488e-310, 1.00000000e+000, 2.00000000e+000, 3.00000000e+000,
4.00000000e+000, 5.00000000e+000, 6.00000000e+000, 7.00000000e+000,
8.00000000e+000, 9.00000000e+000])

**lg_53** · 08/10/2018, 10h36

Envoyé par bm

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

train_images= np.ndarray(shape=(x_tr,128*128))

C'est ici que numpy créé un array non vide (avec des zéros)

FAUX ! Là vous créez un array, et les valeurs qui sont dedans sont justes les valeurs qui étaient en mémoires. Donc des valeurs complètement arbitraires. Une matrice de zéros se créent avec np.zeros.

PREUVE : Suffit de faire une petite matrice à la volée dans votre terminal python :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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np.ndarray(shape=(10,10))
Out[8]: 
array([[ 3.37743275e-320,  1.58101007e-322,  2.43530593e-315,
         0.00000000e+000, -3.04804843e+034,  2.70308493e-316,
         8.46030384e-316,  1.35493366e-217,  1.11962548e-316,
         8.45943784e-316],
       [ 9.17276215e-047,  4.66358049e-317,  8.46030739e-316,
        -7.35987703e-184,  1.09181788e-316,  8.45939515e-316,
         1.61659802e+155,  2.71149827e-316,  8.46006234e-316,
         4.28839917e+294],
       [ 2.70554933e-316,  8.46432276e-316, -1.33580352e+121,
         2.71296505e-316,  8.46005522e-316, -9.76785139e-015,
         0.00000000e+000,  0.00000000e+000,  9.02296264e-215,
         0.00000000e+000],
       [ 0.00000000e+000,  2.57272949e+164,  4.70641005e-317,
         8.46006589e-316,  4.76427718e+087,  2.70156004e-316,
         8.45943072e-316,  1.25411639e+173,  0.00000000e+000,
         0.00000000e+000],
       [-7.90461541e+167,  2.71152871e-316,  8.46005878e-316,
         3.49576016e+214,  0.00000000e+000,  0.00000000e+000,
         9.83979115e+190,  0.00000000e+000,  0.00000000e+000,
         2.32885836e+091],
       [ 0.00000000e+000,  0.00000000e+000, -9.01603424e+032,
         0.00000000e+000,  0.00000000e+000,  2.86379662e-171,
         9.27213788e-317,  8.46027538e-316, -2.59181295e+090,
         2.71298442e-316],
       [ 8.45943428e-316, -6.55782272e+289,  4.66297180e-317,
         8.45941294e-316, -2.40991921e-110,  1.12010492e-316,
         8.45940938e-316,  1.31416033e+233,  1.12044049e-316,
         8.46008368e-316],
       [ 7.59098949e-258,  2.71297059e-316,  8.46027182e-316,
         9.51773686e+202,  1.09798027e-316,  8.46032162e-316,
         4.60429430e+147,  0.00000000e+000,  0.00000000e+000,
         3.52598084e-067],
       [ 0.00000000e+000,  0.00000000e+000,  4.18125755e-045,
         0.00000000e+000,  0.00000000e+000,  8.25224556e+139,
         9.27208255e-317,  8.46006945e-316,  1.02387206e-203,
         2.71149274e-316],
       [ 8.46012992e-316,  3.97883181e+088,  0.00000000e+000,
         0.00000000e+000,  1.08621191e+221,  9.49762944e-317,
         8.46025403e-316, -5.00788980e+032,  2.71150381e-316,
         8.46024376e-316]])

Ensuite pas la peine de m'expliquer votre code, je vois ce que vous avez fait. Mais :
1) si vous êtes certains que toutes vos lignes de codes sont bonnes et que vous n'êtes pas prêt à remettre en question certaines d'entre elles pourquoi venir ici ? Alors peut que votre insert est bon, mais dans tous les cas le changer en ce que j'ai suggéré permettrait déjà de montrer que vous essayé des choses. Sachant qu'un np.insert est beaucoup plus couteux en mémoire que de traiter avec une liste, puis de passer en array seulement à la fin. Donc le changement proposé n'est pas non plus complètement incensé, sans compté que sa simplifie la structure du code qui deviendra plus clair.
2) je ne vois pas où est votre problème. Le code faisant simplement ce que vous lui demandez de faire ... Vous vous voyez un problème parce que visiblement vous n'avez pas su traduire ce que vous voulez, et c'est cela que je ne comprends pas non plus.

EDIT : Et si vous savez déjà à l'avance la taille de la matrice finale ce qui semble être le cas ici, le mieux reste de la créer avec sa taille finale dès le début, et ensuite d'en remplir les valeurs (et on oublie aussi le np.insert dans ce cas là ! )

bm · 08/10/2018, 11h08

Ok : alors faites la suite de votre raisonnement ...

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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# del a
mat = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9] ])
print(mat)
v1 = [1, 2, 3]
v2 = [4, 5, 6]
v3 = [7, 8, 9]
a = []
# a = np.ndarray(shape=(3,3))
a = np.append(a,v1,axis=0)
a = np.append(a,v2,axis=0)
print('--------------')
print(a)

Je veux obtenir les vecteurs lignes v1,v2,v3 en colonne ( mat )
En definissant ndarray avec shape ,append ne fonctionne pas

nb : Tous les vi sont des images et ne sont pas disponibles , mais
une par une après convertion

[Résolu ] : avec des [ ..] dans les array numpy

**lg_53** · 08/10/2018, 14h15

Comme je l'ai dit, en démarrant par la taille de matrice finale dès le départ, on a plus de insert (ni de append). On update simplement les valeurs, la taille des données ne bougent plus.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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mat = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9] ])
print(mat)
v1 = [1, 2, 3]
v2 = [4, 5, 6]
v3 = [7, 8, 9]
 
a = np.zeros((3,3))
print(a)
a[:,0]=v1
print(a)
a[:,1]=v2
print(a)
a[:,2]=v3
print('--------------')
print(a)