从存储为 Numpy 数组的图像中丢弃 alpha 通道答案

【问题标题】：Discarding alpha channel from images stored as Numpy arrays从存储为 Numpy 数组的图像中丢弃 alpha 通道
【发布时间】：2021-04-15 17:45:04
【问题描述】：

我使用 numpy/scikit 加载图像。我知道所有图像都是 200x200 像素。

加载图像时，我注意到有些图像具有 Alpha 通道，因此形状为 (200, 200, 4) 而不是我预期的 (200, 200, 3)。

有没有办法删除最后一个值，丢弃 alpha 通道并使所有图像都变成一个漂亮的 (200, 200, 3) 形状？

【问题讨论】：

假设您使用的是Image.open(<image_path>)，您可以通过Image.open(<image_path>).convert('RGB') 丢弃alpha 值。希望这对将来的某人有所帮助。

【解决方案1】：

只需对数组进行切片以获取最后一维的前三个条目：

image_without_alpha = image[:,:,:3]

【讨论】：

【解决方案2】：

scikit-image 内置：

from skimage.color import rgba2rgb
from skimage import data
img_rgba = data.logo()
img_rgb = rgba2rgb(img_rgba)

【讨论】：