尝试显示从RGB转换的灰度图像时出错

Question

我正在做一个深度学习项目，我将使用SVHN数据集训练分类器。

最初，我分别具有形状为（73257、32、32、3）和（26032、32、32、3）的train_images和test_images，通常使用plt.imshow（）显示它们。

我使用以下代码将图像转换为灰度：

f = lambda img: tf.expand_dims(np.average(img, axis=-1), axis=-1).numpy()

train_images = f(train_images)
test_images = f(test_images)

我也尝试过：

train_images = tf.image.rgb_to_grayscale(train_images).numpy()
test_images = tf.image.rgb_to_grayscale(test_images).numpy()

在两种情况下，输出都会将形状为（32、32、1）的图像作为每个train_images，test_images中的项-因此，新形状为（73257、32、32、3）和（26032， 32、32、1）。

但是，由于某些原因，当我尝试显示这些新的灰度图像时，出现以下错误：TypeError: Invalid dimensions for image data.

我不知道为什么。

Answer 1

我通过使用以下函数将其转换为灰度来解决了这个问题：

f = lambda img: np.mean(img, axis=-1, keepdims=True)

然后使用以下方法显示图像：

img = np.squeeze(array)
plt.imshow(img, cmap='Greys')

数组是train_images或test_images上的任何项目。