如何修改适用于 RGB 图像的函数以使其适用于单色图像？答案

【问题标题】：How to modify a function that works on RGB images to make it work for a monochrome image?如何修改适用于 RGB 图像的函数以使其适用于单色图像？
【发布时间】：2021-10-10 06:37:30
【问题描述】：

以下代码适用于 RGB 图像（形状：512x512x3）。我需要做的是让它适用于单通道单色图像。（形状：512x512）我应该修改哪些部分？

def get_triangle_colour(triangles, image, agg_func=np.median):
    """
    Get's the colour of a triangle, based on applying agg_func to the pixels
    under it
    :param triangles: scipy.spatial.Delaunay
    :param image: image as array
    :param agg_func: function
    :return: colour list
    """
    # create a list of all pixel coordinates
    ymax, xmax = image.shape[:2]
    xx, yy = np.meshgrid(np.arange(xmax), np.arange(ymax))
    pixel_coords = np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]

    # for each pixel, identify which triangle it belongs to
    triangles_for_coord = triangles.find_simplex(pixel_coords)

    df = pd.DataFrame({
        "triangle": triangles_for_coord,
        "r": image.reshape(-1, 3)[:, 0],
        "g": image.reshape(-1, 3)[:, 1],
        "b": image.reshape(-1, 3)[:, 2]
    })
    
    #find the median color of the triangle
    by_triangle = (
        df
            .groupby("triangle")
        [["r", "g", "b"]]
            .aggregate(agg_func)
            .reindex(range(n_triangles), fill_value=0)
        # some triangles might not have pixels in them
    )

    return by_triangle.values / 256

【问题讨论】：

作为一个非常快速、简单且内存效率极低且无需思考的第一次 stab，您可以使用 np.dstack((grey,grey,grey)) 传递灰度图像的 RGB 版本
我认为这是唯一可能的方法。如果您回答我的问题，我可以接受它作为答案。它至少有效。
让我们暂时搁置一下，我会在几天后将其作为答案 - StackOverflow 上有一些聪明的人可能会回答得更好，但可能会推迟回答如果他们认为我的想法回答了您的问题...

标签： python pandas image dataframe image-processing

【解决方案1】：

作为一种非常快速、简单且内存效率极低且无需思考的首次插入，您可以通过以下方式传递灰度图像的 RGB 版本（其中 R=G=B）：

np.dstack((grey,grey,grey))       # or save a few keystrokes with np.dstack([grey]*3)

【讨论】：