灰度图像的 OpenCV 读取返回 3 通道（颜色？）数组而不是单通道

Question

我有以下 python function 下面将图像和噪声系数作为输入参数，以便转换为噪声的总像素的百分比与系数成正比（表示为噪声矩阵）。 然后将该噪声矩阵与原始图像相乘以获得噪声图像。

def dot_salt_pepper(img, noise_coeff):
    height = img.shape[0]
    width = img.shape[1]
    noise_matrix = np.ones([height, width])
    num_noise_pixels = int(height * width * noise_coeff)
    
    for i in range(num_noise_pixels):
        noise_matrix[np.random.randint(height)][np.random.randint(width)] = 0
        
    new_img = np.multiply(img, noise_matrix)
    new_img = np.uint8(img)
    
    return new_img

我知道为了给现有图像添加点噪声，必须首先将图像转换为灰度。 然而，我正在使用的图像是灰度格式的，因此当我使用cv2.imread('img.jpg')在 OpenCV 中读取它时，调用print(img.shape)输出元组(3000, 4000, 3)这表明BGR 通道仍然存在于图像中（因此我不能将 2D 噪声矩阵乘以 3D 图像矩阵）。 我如何解决这个问题？

这是有问题的图像

Answer 1

图像是 RGB 数据类型，即使它没有颜色
转换为灰度

这可以在读取图像cv2.imread(IMAGE_FILE, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

Answer 2

您提供的 JPEG 文件是 grayscale ，而不是 RGB。

imread始终转换为 BGR，除非您传递一些标志。

传递IMREAD_UNCHANGED标志以准确获取文件中的内容。 这将适用于您的文件，因为它是灰度的。

传递IMREAD_GRAYSCALE强制转换为灰色。