正确获取 numpy 数组的维度以绘制转换后的灰度图像

Question

作为 Unity 的 ML Agents 的一部分，馈送到强化学习代理的图像可以转换为灰度，如下所示：

def _process_pixels(image_bytes=None, bw=False):
    s = bytearray(image_bytes)
    image = Image.open(io.BytesIO(s))
    s = np.array(image) / 255.0
    if bw:
        s = np.mean(s, axis=2)
        s = np.reshape(s, [s.shape[0], s.shape[1], 1])
    return s

由于我对 Python 尤其是 numpy 不够熟悉，我怎样才能获得正确的尺寸来绘制重塑的 numpy 数组？ 据我了解，形状基于图像的宽度、高度和通道数。 所以整形后只有一个通道来确定灰度值。 我只是还没有找到一种方法来绘制它。

这是Unity ML Agents 存储库中提到的代码的链接。

这就是我想绘制它的方式：

plt.imshow(s)
plt.show()

Answer 1

不就是做这个工作吗？

plt.imshow(s[..., 0])
plt.show()

说明

plt.imshow需要形状为(x, y)的二维数组，并将其视为灰度，或维度(x, y, 3) （视为 RGB）或(x, y, 4) （视为 RGBA ）。 您拥有的数组是(x, y, 1) 。 为了摆脱最后一个维度，我们可以使用 Numpy 索引来删除最后一个维度。 s[..., 0]表示，“按原样获取所有其他维度，但沿着最后一个维度，获取索引 0 处的切片”。

Answer 2

看起来灰度版本最后有一个额外的单一维度。 要绘制，您只需要折叠它，例如使用np.squeeze ：

plt.imshow(np.squeeze(s))