如何在python中将黑白图像转换为3维数组？答案

【问题标题】：How to convert black and white image to array with 3 dimensions in python?如何在python中将黑白图像转换为3维数组？
【发布时间】：2017-10-06 19:16:20
【问题描述】：

我有 RGB 格式或灰度格式的图像（我通过 Gimp 转换它，比如说），现在每次我以灰度加载图像，或者只是将其转换为灰度格式，形状总是显示 [height, width]没有第三维（颜色通道数）。

我知道通常黑白图像以这种格式存储，但我特别需要 [height, width, 1] 图像形状，你会得到的，比如说：

numpy.zeros(shape=[400, 400, 1])

【问题讨论】：

发布的解决方案是否对您有用？
是的，两种解决方案都有效，我忘记将其中一个标记为已接受，谢谢提醒！

标签： python image numpy image-processing computer-vision

【解决方案1】：

您始终可以使用np.expand_dims 添加“空”维度：

>>> a2d = np.ones((100, 200))
>>> a3d = np.expand_dims(a2d, axis=2)
>>> a3d.shape
(100, 200, 1)

或使用None 或np.newaxis 切片：

>>> a2d[..., None].shape  # instead of "..." (Ellipsis) you could also use `[:, :, None]`
(100, 200, 1)

我更喜欢np.expand_dims，因为它比切片更明确地说明发生了什么。

如果有条件需要，请先检查arr.ndim：

if arr.ndim == 2:
    arr = np.expand_dims(arr, axis=2)

【讨论】：

【解决方案2】：

有一个内置的 np.atleast_3d 正是为此目的 -

np.atleast_3d(img)

这个内置函数通过将一个新轴作为2D 数组的最后一个轴来保持输出形状为3D，并且对3D 输入没有任何更改，所有这些都得到了处理在引擎盖下。

示例运行 -

In [42]: img = np.random.randint(0,255,(800,600)) # grayscale img

In [43]: np.atleast_3d(img).shape
Out[43]: (800, 600, 1)

In [44]: img = np.random.randint(0,255,(800,600,3)) # RGB img

In [45]: np.atleast_3d(img).shape
Out[45]: (800, 600, 3)

【讨论】：

我只尝试过np.array(img, ndmin=3, copy=False)，但这只是预先考虑了尺寸。很高兴知道他们还有另一个附加尺寸的功能。 :)
另一件事“在引擎盖下关心它”听起来不对。你的意思是“那会照顾它……”吗？
@MSeifert 那里词穷了。编辑使其更有意义。

【解决方案3】：

我使用np.reshape() 为灰度图像添加了另一个维度

grayscale = cv2.cvtColor(raw_data, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print(grayscale.shape) # prints (800,600)

grayscale = grayscale.reshape(grayscale.shape[0], grayscale.shape[1], 1)
print(grayscale.shape) # prints (800,600,1)

【讨论】：