In [9]: a = numpy.array([[[191, 307]],
   ...:                  [[190, 308]],
   ...:                  [[181, 308]]])

In [10]: tuple(tuple(row[0]) for row in a)
Out[10]: ((191, 307), (190, 308), (181, 308))

你的数组是3d的：

In [356]: a.shape
Out[356]: (3, 1, 2)

如果你去掉中间的维度，剩下的就很容易被忽略了：

In [357]: tuple(tuple(i) for i in a[:,0,:])
Out[357]: ((191, 307), (190, 308), (181, 308))

如果它不一定是元组，tolist就足够了：

In [358]: a[:,0,:].tolist()
Out[358]: [[191, 307], [190, 308], [181, 308]]

我假设这个问题是关于通过解包单元素子数组（[1] => 1，或[[1, 2]] => [1, 2]）将嵌套numpy.array转换为嵌套tuple s。我在下面应用了一个递归函数来完成这样的转换，它可以推广到任何大小的可迭代容器。所有4个输入都产生相同的预期输出：res = ((191, 307), (190, 308), (181, 308))。
collections.abc.Collection确保容器具有以下方法__contains__，__iter__，__len__。

from collections.abc import Collection
import numpy as np

# npArr = np.array([[[191], [307]], [[190], [308]], [[181], [308]]])
npArr = np.array([[[191, 307]], [[190, 308]], [[181, 308]]])
# npArr = np.array([[[191, 307], [190, 308], [181, 308]]])
# npArr = np.array([[191, 307], [190, 308], [181, 308]])

def func(val):
    if not isinstance(val, Collection):
        return val
    
    if len(val) == 1:
        return func(val[0])

    return tuple(func(elem) for elem in val)

res = func(npArr)
print(f"{npArr = }")
print(f"{res = }")