如何在python中将黑白图像转换为3维数组？

Question

我有RGB格式或灰度格式的图像（我通过Gimp转换它，让我们说），现在我每次以灰度加载图像，或者只是将其转换为灰度格式，形状总是说[高度，宽度]没有第三尺寸（颜色通道的数量）。

我知道通常黑白图像以这种格式存储，但我特别需要[height, width, 1]图像形状，你会得到的，让我们说：

numpy.zeros(shape=[400, 400, 1])

Answer 1

您始终可以使用np.expand_dims添加“空”维度：

>>> a2d = np.ones((100, 200))
>>> a3d = np.expand_dims(a, axis=2)
>>> a3d.shape
(100, 200, 1)

或者用None或np.newaxis切片：

>>> a2d[..., None].shape  # instead of "..." (Ellipsis) you could also use `[:, :, None]`
(100, 200, 1)

我更喜欢np.expand_dims，因为它比切片更清楚一些。

---

如果您有条件地需要它，请首先检查arr.ndim：

if arr.ndim == 2:
    arr = np.expand_dims(arr, axis=2)

Answer 2

完全有一个内置的np.atleast_3d用于此目的 -

np.atleast_3d(img)

这个内置程序负责通过将一个新轴作为3D数组的最后一个轴来保持输出形状为2D，并且不对3D输入进行任何更改，所有这些都在引擎盖下进行处理。

样品运行 -

In [42]: img = np.random.randint(0,255,(800,600)) # grayscale img

In [43]: np.atleast_3d(img).shape
Out[43]: (800, 600, 1)

In [44]: img = np.random.randint(0,255,(800,600,3)) # RGB img

In [45]: np.atleast_3d(img).shape
Out[45]: (800, 600, 3)

Answer 3

只是为了添加另一个可能的解决方案，可以使用以下内容（请参阅np.reshape）：

import numpy as np

img = np.random.randint(0,255,(800,600))  # grayscale img
print(img.shape)  # prints (800, 600)

img = np.reshape(img.shape[0], img.shape[1], 1)
print(img.shape)  # prints (800, 600, 1)

如上所述，这只是另一种可能的解决方案。我不确定这与其他建议的答案相比有多有效，它们看起来更加优雅和干净。