Question

我想以真实灰度保存MNIST数据集中的图片。通过“真实灰度”，我假设，如果我从硬盘加载图像并将它们加载到keras，它们将只有一个通道（而不是3个）。但是，如果我用plt.imsave('file.png',train_images[i],cmap = 'gray')保存图像，然后加载它们，则它们具有3个通道，因此我的带有神经网络的小程序需要一个通道（keras，张量流）输入，因此不起作用。或者我想让程序加载图像，但是我不应该说它们是灰度的，我希望程序自己确定它

Answer 1

您可能知道这一点，但是灰度图像只是2D数字数组，通常在[0，1]或[0，255]范围内。因此，您可以通过检查尺寸数来检查图像是否为灰度：如果图像为2，则为灰度；如果图像为2，则为灰度。如果它有3，则为颜色。（如果最后一个维度的深度为4，则它具有R，G，B通道以及不透明度信息。）

问题似乎是您正在应用颜色图并保存具有4个通道（RGBA）的伪彩色图像。我认为您有几种选择：

修改神经网络代码以仅使用您提供给它的数据的一个通道。由于您应用了灰度色图，因此RGB通道将全部相同。
修改神经网络代码以接受NumPy数组而不是图像，并使用np.save()保存图像数组。
以一种可以保存灰度图像的方式保存PNG。我建议通过pillow使用PIL。

假设train_images[i]是一个二维数组，其值在[0，1]中，则可以这样做：

    from PIL import Image

    # Make it unsigned integers:
    data = (train_image[i] * 255).astype(np.uint8)

    # Make an Image object and save it:
    Image.fromarray(data).save('test.png')

如何以真实灰度保存图片？

1 个答案: