Imread returns 4 个维度，而预期是 3 个维度。为什么？

Question

我正在研究基于张量流的卷积神经网络。为了处理转换，SciKit 函数重塑了原始图像。我有一个意想不到的情况：

def read_img(file):
   img = skimage.io.imread(img_folder + file)
   print(img.shape)
   img = skimage.transform.resize(img, (img_width, img_height), mode=mode)
   return img[:,:,:img_channels]

阻止模型形成如下回溯：

File "A:\anoth\...\newmodel.py", line 76, in read_img
img = skimage.transform.resize(img, (img_width, img_height), mode=mode)
File "A:\anoth\...\skimage\transform\_warps.py", line 124, in resize
raise ValueError("len(output_shape) cannot be smaller than the image "
ValueError: len(output_shape) cannot be smaller than the image dimensions

输入变量（print(img.shape)）的打印表明有一个图像进入模型，由 4 个维度组成

(2, 480, 720, 3)

当之前的文件有3个像：

(480, 720, 3)

这里可能发生了什么？当输入都是图像时，这个第四维是什么？

Answer 1

该数组是动画 GIF 的数组。

Imread returns 4 个维度，而预期是 3 个维度。为什么？

Imread returns 4 dimensions when 3 expected. Why?

python

scikit-image