将灰度图像转换为3通道图像
我想将具有形状的灰度图像转换为具有形状(height,width)的3通道图像(height,width,nchannels)。使用可以完成工作for- loop，但是必须有一个整洁的方法。这是程序中的一段代码，有人可以提示。请指教。
30 if img.shape == (height,width): # if img is grayscale, expand
31 print "convert 1-channel image to ", nchannels, " image."
32 new_img = np.zeros((height,width,nchannels))
33 for ch in range(nchannels):
34 for xx in range(height):
35 for yy in range(width):
36 new_img[xx,yy,ch] = img[xx,yy]
37 img = new_img
问题答案：
您可以使用np.stack它来更简洁地完成此操作：
img = np.array([[1, 2], [3, 4]])
stacked_img = np.stack((img,)*3, axis=-1)
print(stacked_img)
# array([[[1, 1, 1],
# [2, 2, 2]],
# [[3, 3, 3],
# [4, 4, 4]]])
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问题内容： 你好，我正在将图像从彩色转换为纯黑白，结果是深色图像。我没有原因。以下是我的代码，它受SO上其他代码的启发。任何指导都会有所帮助。 我没有弄错我在做什么。使用任何其他开放源代码库的任何其他想法都可以。 工作::::: 问题答案： 您实际上并没有将彩色图像转换为黑白图像。您正在创建与空白图片相同大小的新空白图片。您实际上需要做一些处理旧图像的操作。
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