我非常擅长使用Python中的scikit-image（skimage）库进行图像处理（几分钟前开始！）。我使用imread来读取numpy.ndarray中的图像文件。该阵列是3维的，其中第三维的尺寸是3（即，对于图像的红色，绿色和蓝色分量中的每一个，一个）。
rgb_image = imread("input_rgb_image.jpg")
rgb_image.shape # gives (1411L, 1411L, 3L)
我尝试将绿色频道提取为：
green_image = rgb_image[:,:,1]
但是当我将此图像矩阵写入输出文件时：
imsave("green_output_image.jpg",green_image)
我得到的图片看起来并不是真的绿色！
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你提取的只是一个通道，它会显示每个像素有多少绿色。这将最终被可视化为灰度图像，其中较暗的像素表示没有多少＆＃34;绿色＆＃34;在那些点和较亮的像素表示存在大量的绿色＆＃34;在那些点上。
如果我正确地解释你说的话，你希望想象出＆＃34;绿色＆＃34;每种颜色。在这种情况下，将红色和蓝色通道都设置为零并保持绿色通道不变。
所以：
green_image = rgb_image.copy() # Make a copy
green_image[:,:,0] = 0
green_image[:,:,2] = 0
请注意，我已制作了原始图片的副本并更改了频道，而不是根据需要修改原始频道。但是，如果您只想提取绿色通道并将其视为灰度图像，如上所述，那么使用green_image变量的设置执行上述操作就可以了。