Почему HoughLinesP выводит 3D-массив вместо 2D-массива?

Question

я работал с функцией (Python, Numpy, OpenCV3) над изображением, и это пример вывода я -

[[[539 340 897 538]] 

[[533 340 877 538]] 

[[280 460 346 410]] 

[[292 462 353 411]] 

[[540 343 798 492]]] 

Его размер (5,1,4)

I я пытаюсь понять, какой сценарий будет выводить функцию (5,2,4) или (5,3,4). Но я не могу думать о каких-либо изображениях, с которыми я работал сейчас, это трехмерный массив с числом столбцов как 1.

Не мог бы быть только 2D-массив и, возможно, более эффективным?

Answer 1

Я спросил на OpenCV Q & А и получил следующий ответ -

OpenCV является C++ библиотека, а питон обертки генерируется автоматически от некоторых сценариев, так и в C++ мы имеют:

векторные линии; чтобы сохранить результаты.

Сейчас, к сожалению, Vec4i является потомком Matx, который на самом деле 2D-вещь, так что в питоне вы получите:

[#ONE для вектора

[#ONE для 1-го тусклым из Vec4i (1, довольно бесполезно, правда :)

[#one для 2-го тусклым из Vec4i (4 элемента)

снова, я думаю, вы просто придется жить с этим.

Answer 2

Если вы не хотите, дополнительное измерение и так как это 1, просто используйте отжимают

>>> a = np.arange(5*4).reshape(5,1,4) 
>>> a 
array([[[ 0, 1, 2, 3]], 

     [[ 4, 5, 6, 7]], 

     [[ 8, 9, 10, 11]], 

     [[12, 13, 14, 15]], 

     [[16, 17, 18, 19]]]) 
>>> a.squeeze() 
array([[ 0, 1, 2, 3], 
     [ 4, 5, 6, 7], 
     [ 8, 9, 10, 11], 
     [12, 13, 14, 15], 
     [16, 17, 18, 19]]) 

Иногда дополнительная ось пригождается

a.swapaxes(1,2) 
array([[[ 0], 
     [ 1], 
     [ 2], 
     [ 3]], 
    ... Snip 
     [[16], 
     [17], 
     [18], 
     [19]]]) 

в свете обновления и предполагая, что первый необходимо, чтобы один из них возвращал те же результаты, если дополнительный размер не нужен.

>>> a[0].squeeze() 
array([0, 1, 2, 3]) 
>>> a.squeeze()[0] 
array([0, 1, 2, 3])