调用cv2.resize处理.npy数组时报!dsize.empty()断言错误如何解决

cv2.resize仅支持输入2维灰度图数组（格式为(H,W)） 或 3维带通道的彩色图数组（格式为(H,W,C)），你加载得到的npy数组shape为(1,1,192,640)，属于4维数组，前两个是长度为1的冗余batch维度，OpenCV无法识别输入数组的有效图像高宽信息，因此触发了resize函数的!dsize.empty()断言报错。

步骤如下：

• 第一步：删除数组里长度为1的冗余维度
  可以直接用numpy的squeeze方法去除所有冗余维度，得到2维的图像数组：

img = np.load('data.npy')
# 执行squeeze后数组shape变为 (192, 640)
img_squeezed = np.squeeze(img)

如果后续需要保留单通道属性，也可以手动转换为3维单通道格式：

# 转换后shape为 (192, 640, 1)，符合OpenCV单通道图像的格式要求
img_3ch = img_squeezed[..., np.newaxis]

• 第二步：执行resize操作
  将处理后的2维/3维数组传入cv2.resize即可：

res = cv2.resize(img_squeezed, (352, 1216))

补充说明：cv2.resize的dsize参数顺序为(宽度, 高度)，和numpy数组默认的(高度, 宽度)顺序相反，当前你传入的(352, 1216)参数，最终得到的缩放后数组shape为(1216, 352)，符合常规使用逻辑，不需要调整参数顺序。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hans