我正在运行代码，并收到以下消息：
FutureWarning：rgb2gray 的行为将在 scikit-image 0.19 中发生变化。目前， rgb2gray 允许将 2D 灰度图像作为输入传递，而将它们作为输出保持不变。从 0.19 版本开始，二维数组将被视为具有 3 个通道的一维图像。
我不明白最后一句话：“2D 数组将被视为具有 3 个通道的 1D 图像”。你能举个例子吗？而且，这不会影响我在这个数组上做的数学运算吗？
【问题讨论】：
标签： python scikit-image
我想，在某些 1D 图像上调用 skimage.color.rgb2gray 应该会揭示发生了什么（将来输入 2D 图像时）：
from numpy import arange, uint8
from skimage.color import rgb2gray
# 2D input
gray = (252 + arange(2 ** 2))[::-1].astype(uint8).reshape((2, 2))
print(gray)
# [[255 254]
# [253 252]]
print(rgb2gray(gray))
# [[255 254]
# [253 252]]
# 1D input
gray = gray.flatten()
print(gray)
# [255 254 253 252]
print(rgb2gray(gray))
# 0.9966290196078431
print((0.2125 * gray[0] + 0.7154 * gray[1] + 0.0721 * gray[2]) / 255)
# 0.9966290196078431
基本上，（扁平化）输入的前三个值将被假定为单个 RGB 元组，因此用于计算该（假定）RGB 元组的亮度。
而第一个 rgb2gray 调用给出了已经声明的警告
FutureWarning：rgb2gray 的行为将在 scikit-image 0.19 中发生变化。目前， rgb2gray 允许将 2D 灰度图像作为输入传递，并且将它们作为输出保持不变。从 0.19 版本开始，二维数组将被视为具有 3 个通道的一维图像。
第二个rgb2gray 调用产生另一个警告：
FutureWarning：非 RGB 图像转换现已弃用。对于 RGBA 图像，请改用 rgb2gray(rgba2rgb(rgb))。在 0.19 版本中，如果输入图像最后一维长度不是 3，则会引发 ValueError。
所以，看看如何准确地处理 2D 图像会很有趣——以防止引发第二个警告中提到的ValueError。
在应用rgb2gray 中提到的更改后，关于向后兼容性的skimage GitHub 问题跟踪器有几个讨论。是的，当您在输入一些灰度图像时依赖 rgb2gray 的“旧”输出时，您会遇到差异。
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System information
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Platform: Windows-10-10.0.16299-SP0
Python: 3.9.1
PyCharm: 2021.1.1
NumPy: 1.20.2
scikit-image: 0.18.1
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【讨论】：
虽然@HansHirse 已经非常详细地回答了这个问题，但我想我只是添加一个可行的二维数组示例，0.19 中的新 rgb2gray 方法可能会期望和处理：
A = [[r0, g0, b0],[r1, g1, b1],.....[rn, gn, bn]]
导致
A_gray=[l0, l1, ..., ln]
在哪里li = 0.2125 ri + 0.7154 gi + 0.0721 bi
【讨论】：