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)

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

img = np.expand_dims(img, axis=2)

np.expand_dims 是 NumPy 库中的一个函数，用于在数组的指定位置添加一个新的维度。img = np.expand_dims(img, axis=2) 这行代码的作用是在数组 img 的第三个维度（axis=2）上添加一个新的维度。
具体来说，如果 img 是一个二维数组，添加新的维度后，它将变成一个三维数组。这在处理图像数据时特别有用，因为图像通常是三维的（高度、宽度、通道数）。如果你的图像数据只有一个通道（例如灰度图像），你可能需要添加一个新的维度来表示通道数。
举个例子：
import numpy as np

# 假设 img 是一个 2D 数组
img = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])

# 添加一个新的维度
img = np.expand_dims(img, axis=2)

print(img.shape) # 输出: (2, 3, 1)

在这个例子中，img 原本是一个 2x3 的数组，添加新的维度后变成了一个 2x3x1 的三维数组。

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。