Python中有多快将3通道rgb彩色图像更改为1通道灰色？

Question

我在包含原始像素数据的4D数组中有近40000张图像 - （例子数，宽度，高度，通道）。每个图像的宽度为32像素，高度为32像素，RGB颜色为3个通道。我想将它们改为灰度图像（来自3个通道，其中rgb得到强度为1）。我怎么能这么快？ 我的代码：

import pickle
import cv2
training_file = "/train.p"

with open(training_file, mode='rb') as f:
train = pickle.load(f)
X_train = train['features']

def rgb2gray(rgb):
    r, g, b = rgb[0], rgb[1], rgb[2]
    gray = 0.2989 * r + 0.5870 * g + 0.1140 * b
return gray

X_train_gray = X_train.copy()

for i in range (X_train_gray.shape[0]):
    for j in range (X_train_gray.shape[1]):
        for k in range (X_train_gray.shape[2]):
            rgb = X_train_gray[i,j,k]
            gray = rgb2gray(rgb)
            X_train_gray[i,j,k] = gray

print("X_train image data shape =", X_train.shape)
print("X_train_grey image data shape =", X_train_gray.shape)

结果：
X_train_grey图像数据形状=（40000,32,32,3）
X_train_grey图像数据形状=（40000,32,32,1）
这很好，但需要很多时间。

我也尝试过使用cv2：

X_train_gray = X_train[0].copy()
print("X_train_grey image data shape =", X_train_gray.shape)
X_train_gray = cv2.cvtColor(X_train_gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print("X_train_grey image data shape =", X_train_gray.shape)

结果：
X_train_grey图像数据形状=（32,32,3）
X_train_grey图像数据形状=（32,32）
但是我失去了强度而且不知道如何得到它 那么如何以快速的方式将这些图像从3通道rgb更改为1通道灰度？

Answer 1

我以前有这个问题。这是最好的方法：  您的代码是正确的，但需要更多更改才能适合灰度图像。这是代码：

ii = cv2.imread("0.png")
gray_image = cv2.cvtColor(ii, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print(gray_image)
plt.imshow(gray_image,cmap='Greys')
plt.show()

这是结果：

  

[[196 196 197 195 195 194 195 197 197 196 195 194 194 196 194 196 189 188188   195 195 196 197 198 195 194 194 195 193 191 191]    。    。    。    [194194193193   191189193193192192193191194193192192192191192192193196199   198 200 200 200 201 200 199]]

。

Answer 2

如果可以使用PIL。应该没关系的我有RGB图像并将其转换：

from PIL import Image
img = Image.open("image_file_path") #for example image size : 28x28x3
img1 = img.convert('L')  #convert a gray scale
print(img1.size)
>> (28,28)

但是图片没有频道

y = np.expand_dims(img1, axis=-1)
print(y.shape)
>> (28,28,1)

Answer 3

尝试使用：

<div class="bar bar-header item-input-inset bg-white" ng-if="showSearchBox">
  <label class="item-input-wrapper">
    <i class="icon ion-ios-search placeholder-icon"></i>
    <input type="search" placeholder="Search" ng-model="model.searchText">
  </label>
    <button class="button button-icon icon ion-ios-close-empty" ng-click="toggleSearchBox()"></button>
</div>
<div class="list">
  <a class="item item-icon-right" ng-repeat="(id, profession) in professionList | filter: model.searchText" ui-sref="app.search-people({'professionId': profession.id})">{{profession.name}}<i class="icon ion-ios-arrow-right"></i></a>
</div>