将两个 PNG 图像转换为 numpy 数组会产生两种不同的形状答案

【问题标题】：Converting two PNG-Images into numpy arrays results in two different shapes将两个 PNG 图像转换为 numpy 数组会产生两种不同的形状
【发布时间】：2021-01-17 13:53:07
【问题描述】：

在将 PNG 文件转换为 numpy 数组时，我注意到转换有时会导致不同的数组形状。而the first image 具有三维阵列形状（与大多数图像一样）the second one 具有二维。图像均为屏幕截图，未经更改。不幸的是，数组形状对于我的预期用途确实很重要。

我使用下面的代码进行图像转换。

import numpy as np
import PIL.Image

img_path = ''  # Put the image path here

img_pil = PIL.Image.open(img_path)
img_array = np.asarray(img_pil)

print(img_array.shape)

我的问题是是否有办法对齐图像的形状。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy image-processing python-imaging-library

【解决方案1】：

如果您的图像都不是彩色的，您不妨节省内存并在灰度下工作，这样您就可以确保：

im = Image.open(FILENAME).convert('L')

或者您可以随时使用：

im = Image.open(FILENAME).convert('RGB')

【讨论】：

【解决方案2】：

从我在这里看到的：Image processing with numpy，灰度图像（就像第二张图像的情况一样）有时只存储在二维中，因为不需要保存三种不同的颜色对于每个像素。这可能取决于图像的创建方式。

【讨论】：

这似乎合乎逻辑。是否有直接的方法来创建具有匹配形状的图像？
根据我的经验，您自己创建和保存的大部分（如果不是全部）图片都是 rgb（3 维）格式。您可以创建一个函数，将它们从二维数组“转换”为三维数组。