如何將RGB圖像（3通道）轉換為灰度（1通道）並保存？

Question

使用深度學習項目，我有很多圖像，不需要顏色。 我救了他們做：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imsave('image.png', image, format='png', cmap='gray')

但是后來當我檢查圖像的形狀時，結果是：

import cv2
img_rgb = cv2.imread('image.png')
print(img_rgb.shape)
(196,256,3)

所以即使我查看的圖像是灰度的，我仍然有 3 個顏色通道。 我意識到我必須做一些代數運算才能將這 3 個通道轉換為 1 個單通道。

我已經嘗試了線程“ 如何在 Python 中將 RGB 圖像轉換為灰度？ ”中描述的方法，但我很困惑。

例如，何時使用以下方法進行轉換：

from skimage import color
from skimage import io
img_gray = color.rgb2gray(io.imread('image.png'))
plt.imsave('image_gray.png', img_gray, format='png')

但是，當我加載新圖像並檢查其形狀時：

img_gr = cv2.imread('image_gray.png')
print(img_gr.shape)
(196,256,3)

我在該線程上嘗試了其他方法，但結果相同。 我的目標是獲得具有 (196,256,1) 形狀的圖像，考慮到卷積神經網絡的計算強度會降低多少。

任何幫助，將不勝感激。

Answer 1

你的第一個代碼塊：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imsave('image.png', image, format='png', cmap='gray')

這是將圖像保存為 RGB，因為在向 imsave 提供 RGB 數據時會忽略cmap='gray' （請參閱pyplot 文檔）。

您可以通過取三個波段的平均值將數據轉換為灰度，或者使用color.rgb2gray ，或者我傾向於使用 numpy：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2

img_rgb = np.random.rand(196,256,3)
print('RGB image shape:', img_rgb.shape)

img_gray = np.mean(img_rgb, axis=2)
print('Grayscale image shape:', img_gray.shape)

輸出：

RGB image shape: (196, 256, 3)
Grayscale image shape: (196, 256)

img_gray現在是正確的形狀，但是如果您使用plt.imsave保存它，它仍然會寫入三個波段，每個像素的 R == G == B。 這是因為，我相信，一個 PNG 文件需要三個（或四個）波段。 警告：我不確定這一點：我希望得到糾正。

plt.imsave('image_gray.png', img_gray, format='png')
new_img = cv2.imread('image_gray.png')
print('Loaded image shape:', new_img.shape)

輸出：

Loaded image shape: (196, 256, 3)

避免這種情況的一種方法是將圖像保存為 numpy 文件，或者確實將一批圖像保存為 numpy 文件：

np.save('np_image.npy', img_gray)
new_np = np.load('np_image.npy')
print('new_np shape:', new_np.shape)

輸出：

new_np shape: (196, 256)

您可以做的另一件事是保存灰度 png（使用imsave ），然后只在第一個波段中讀取：

finalimg = cv2.imread('image_gray.png',0)
print('finalimg image shape:', finalimg.shape)

輸出：

finalimg image shape: (196, 256)

Answer 2

事實證明，我使用的深度學習庫 Keras 有自己的方法，可以在其圖像預處理步驟中將圖像轉換為單一顏色通道（灰度）。

使用ImageDataGenerator類時， flow_from_directory方法采用color_mode參數。 設置color_mode = "grayscale"將自動將 PNG 轉換為單個顏色通道！

https://keras.io/preprocessing/image/#imagedatagenerator-methods

希望這對未來的人有所幫助。

Answer 3

如果您只想添加與 graysacale 具有相同值的額外通道，則可能使用需要 3 通道 input_shape 的特定模型。

假設您的圖片是28 X 28 ，因此您的形狀為 (28 , 28 , 1) def add_extra_channels_to_pic(pic)：

if pic.shape == (28 , 28 , 1):
    pic = pic.reshape(28,28)
    pic =  np.array([pic , pic , pic])
    # to make the channel axis in the end
    pic = np.moveaxis(pic , 0 , -1) 
    return pic

Answer 4

試試這個方法

import imageio
new_data = imageio.imread("file_path", as_gray =True)
imageio.imsave("file_path", new_data)

代碼第 2 行中的可選參數“as_gray = True”進行實際轉換。