Question

作为Unity ML代理的一部分，提供给强化学习代理的图像可以转换为灰度，如下所示：

def _process_pixels(image_bytes=None, bw=False):
    s = bytearray(image_bytes)
    image = Image.open(io.BytesIO(s))
    s = np.array(image) / 255.0
    if bw:
        s = np.mean(s, axis=2)
        s = np.reshape(s, [s.shape[0], s.shape[1], 1])
    return s

由于我对Python并不熟悉，尤其是numpy，我如何才能获得正确绘制重新形成的numpy数组的尺寸？根据我的理解，形状基于图像的宽度，高度和通道数量。因此，在重新整形后，只有一个通道可以确定灰度值。我还没有找到一种方法来绘制它。

以下是Unity ML Agents repository提及的代码的链接。

这就是我想要绘制它的方式：

plt.imshow(s)
plt.show()

Answer 1

不仅仅是做这项工作吗？

plt.imshow(s[..., 0])
plt.show()

解释

plt.imshow要求形状为(x, y)的二维数组，并将其视为灰度，或尺寸(x, y, 3)（视为RGB）或(x, y, 4)（视为RGBA）。你拥有的数组是(x, y, 1)。为了摆脱最后一个维度，我们可以进行Numpy索引以删除最后一个维度。 s[..., 0]说，＆＃34;按原样取所有其他维度，但沿最后一个维度，在索引0和＃34;处获取切片。

Answer 2

看起来灰度版本在最后有一个额外的单个维度。要绘图，你只需要折叠它，例如与np.squeeze：

<MachineName>\IIS_IUSRS

获取numpy数组的尺寸以绘制转换的灰度图像

2 个答案: