if len(img.shape) == 2: img_ex = np.expand_dims(img, axis=2) img_show = np.concatenate((img_ex, img_ex, img_ex), axis=2)
时间: 2024-03-27 12:42:02 浏览: 34
这段代码的作用是将灰度图像转换为RGB图像。
首先,`len(img.shape)`用来获取图像的维度数,如果是2,说明是灰度图像。
然后,`np.expand_dims(img, axis=2)`用来在灰度图像的第三个维度上加一个维度,变成三维的灰度图像。
最后,`np.concatenate((img_ex, img_ex, img_ex), axis=2)`将三个灰度通道拼接在一起,形成RGB图像。
所以,经过这段代码处理后,原来的灰度图像会被转换为RGB图像,但是三个通道的值相同,即R=G=B,所以图像看起来仍然是灰度的。
相关问题
if img.ndim == 2: img = np.expand_dims(img, axis=2) c = img.shape[2]什么意思
这段代码用于对图片进行处理,首先判断图片的维度,如果图片的维度是2维(灰度图),则使用np.expand_dims函数在最后一个轴上增加一维,将其转换为3维(灰度图也需要3维,最后一维表示通道数),如果图片的维度已经是3维(彩色图),则不做处理。最后,将通道数保存到变量c中。
np.expand_dims(img, axis=-1)
np.expand_dims(img, axis=-1) 的作用是在图像数组 `img` 的最后一个维度上添加一个维度。这个操作可以用来将灰度图像转换为单通道的图像。
具体而言,如果 `img` 是一个形状为 (H, W) 的灰度图像数组,那么 `np.expand_dims(img, axis=-1)` 将返回一个形状为 (H, W, 1) 的数组,其中最后一个维度表示单通道。
这个操作在深度学习中经常用于将灰度图像转换为与彩色图像相同的通道数。例如,如果你有一个形状为 (H, W, 3) 的彩色图像数组 `img`,可以使用 `np.expand_dims(img, axis=-1)` 将其转换为形状为 (H, W, 1) 的灰度图像数组。
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