如何将 RGB 输入转换为 YOLO v3 训练的灰度？答案

【问题标题】：How to convert RGB input to grayscale for YOLO v3 Training?如何将 RGB 输入转换为 YOLO v3 训练的灰度？
【发布时间】：2020-12-17 11:43:58
【问题描述】：

我使用的是 YOLO V3，我的数据集是 RGB 图像，但是我想在同一数据集的灰度版本上训练网络。所以我的问题是 YOLO v3 中是否有任何方法可以将我的 RGB 数据集自动转换为灰度进行训练，或者我必须首先将我的数据集从 RGB 转换为灰度然后馈送到网络？或者是否可以使用 OpenCV 或任何其他库进行任何预处理或转换？

【问题讨论】：

标签： rgb grayscale yolo

【解决方案1】：

如果您已经有灰度数据集，我认为在 cfg 文件中设置 channels=1 会起作用。

根据这个问题：https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/3201，如果你想对灰度图像进行推理（检测），你必须使用灰度数据集训练你的模型。因此，使用 opencv 进行预处理可能是最简单的：cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

【讨论】：

【解决方案2】：

你必须先写一个程序，内容如下：( 它可以帮助您完成从RBG和BGR颜色空间到灰度空间的转换）

import cv2
import os
path1 = 'Path to your training data'
path2 = 'Path to output grayscale map'
file_list = os.listdir(path1)#Traverse all the files in the folder into a list
for file in file_list:
    if file.endswith('.jpg'):#Iterate through all files with the name'file_list' with the extension name'jpg'
        img = cv2.imread(path1+file)#Read the image just traversed and save it as a variable named'img'
        gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#Use the cvtColor('original image', convert from RBG and BGR color space to gray space)method of the cv2 library  to convert the original image named'img' into a grayscale image and save it as a variable named'gray'
        
        cv2.imwrite(path2+file,gray)#Use the imwrite ('stored target path', variable named'gray') method of the cv2 library to write to the target path
        print(file+'Conversion completed')

这样你就能得到你想要的结果

【讨论】：

请描述一下你的代码，写一个如下内容的程序并不是真正的解决方案
你好，@Abilogos 谢谢你的建议，因为我昨天刚加入stackoverflow，所以对这里的规则不熟悉。在提供其他人的建议时，我会更加注意。再次感谢您。