将 2D numpy 数组转换为表示灰度图像的 3d numpy 数组

【问题标题】：Convert a 2D numpy array into a 3d numpy array representing a grayscaled image将 2D numpy 数组转换为表示灰度图像的 3d numpy 数组
【发布时间】：2014-06-02 09:27:05
【问题描述】：

我正在将 OpenCV 与 numpy 和 Python 一起使用。我有一个 2D uint8 numpy 数组。这些值表示来自阈值图像的超阈值像素的局部密度。我想将其转换为所有 RGB 值设置相同的 3 维 RGB 图像，因此基本上是灰度图像，其中最大值为(255,255,255)，其他所有内容都相应地缩放。（我需要 RGB，因为这似乎是我可以用 OpenCV 写入视频的唯一一种图像）。最有效的方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python opencv numpy

【解决方案1】：

我假设您有一个 2D 灰度图像，例如：

>>> import cv2
>>> img_gray = cv2.imread('./440px-Lenna.png', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) # image take from http://en.wikipedia.org/wiki/Lenna

现在img_gray 包含灰度图像：

>>> print(img_gray.shape)
 (440, 440)

您可以使用cv2.cvtColor 以有效的方式将图像转换为 BGR：

>>> img_bgr = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
>>> print(img_bgr.shape)
 (440, 440, 3)

【讨论】：