从 PIL 图像转换后，Numpy 数组不显示灰度图像的颜色维度答案

【问题标题】：Numpy array not displaying color dimension of greyscale image after converting from PIL image从 PIL 图像转换后，Numpy 数组不显示灰度图像的颜色维度
【发布时间】：2020-10-28 07:13:24
【问题描述】：

我正在尝试将 RGB 图像转换为灰度图像，然后使用以下代码 sn-p 转换为 numpy 数组：

img = Image.open("image1.png")
img = img.convert('L')
img = np.array(img, dtype='f')
print(img.shape)

结果是一个形状为 (128, 128) 的 numpy 数组。无论如何，我可以将灰度图像转换为 numpy 数组，以便它也具有颜色通道，即形状为 (128, 128, 1)？

【问题讨论】：

您可以通过img = img[..., np.newaxis] 获得该形状，但我不知道它如何为您提供颜色。
为了扩展 Mark 的评论，这是一个有点令人困惑的问题，因为 (128, 128) 数组的值是这里的“颜色”。有时您需要有一个单例维度，但这通常是因为您使用的是 numpy 广播或类似的东西。添加单一维度不会改变基础数据。所以你现在从@crazycoder 得到了一个很好的答案，但我不确定你是否有解决实际问题的方法。

标签： python numpy python-imaging-library

【解决方案1】：

就像 cmets 中提到的 @Mark，如果您的数组使用 newaxis，则在末尾添加一个维度：

img=img[...,None]

None 的作用与np.newaxis 类似。它不会创建颜色，而是添加类似于单通道图像的维度。

【讨论】：