使用 Pillow 将灰度图像转换为 3 维张量 (N, N, 1)答案

【问题标题】：Converting gray scale image to 3 dimensional tensor (N, N, 1) with Pillow使用 Pillow 将灰度图像转换为 3 维张量 (N, N, 1)
【发布时间】：2021-07-28 22:11:03
【问题描述】：

我正在尝试使用灰度图像输入来制作 YOLO 架构。一般来说，YOLO 的输入是 RGB 图像（3-dim 张量），其大小为 (N, N, 3)，其中 N 是图像的大小，3 代表 R、G 和 B 通道。当用枕头阅读图像时，下面的代码给了我 2-dim 张量图像。即 (N , N)。

from PIL import Image
image = Image.open('sample.jpg')
image = image.convert('L')

但是，为了将这张图片作为 YOLO 架构的输入，我需要它的大小为 (N, N, 1) ，其中 1 表示灰色通道。是 3-dim 张量。

如果可能的话，如果解决方案是在代码中使用枕头给出的，我会很高兴。

【问题讨论】：

标签： python machine-learning image-processing computer-vision python-imaging-library

【解决方案1】：

我发现在 Pillow 中，没有办法做我想做的事。因此，我决定使用 numpy。

【讨论】：