gray_image = np.dot(image[...,:3], [0.2989, 0.5870, 0.1140]) TypeError: string indices must be integers

这个错误提示意味着你正在尝试用字符串作为索引来访问一个数组。这通常是因为你传递给 `image` 的参数类型不正确。

检查一下你的代码，确保 `image` 是一个 Numpy 数组，而不是一个字符串。

如果你确定 `image` 是一个数组，那么请检查其维度是否正确。你可以使用 `image.shape` 属性来查看其形状。如果形状不正确，你可以尝试调整它以匹配你的预期。

另外，请确保你的代码中使用的所有变量都已经定义。如果你在之前的代码中没有定义 `image`，那么它可能是一个字符串，导致出现这个错误。

相关问题

那个函数可以实现与im2gray相同的功能

可以使用以下函数实现与im2gray相同的功能：

import numpy as np

def im2gray(image):
    gray = np.dot(image[...,:3], [0.2989, 0.5870, 0.1140])
    return gray

这个函数将输入的彩色图像转换为灰度图像。它使用了彩色通道的加权和来计算每个像素的灰度值。权重值是根据人眼对不同颜色的敏感度来确定的。

python函数实现：读入一幅图像，对图像做预处理：如果读入的是彩色图像，将其转换为灰度图像（rgb2gray）；在灰度图像中利用插值方式将图像重采样为128*128的标准化图表示（imresize）IM，对标准化图像IM进行离散傅立叶变换，得到离散傅立叶变换矩阵FIM

下面是实现的代码：

import numpy as np
from PIL import Image
from scipy.signal import convolve2d
from scipy.fftpack import fft2

def preprocess_image(image_path):
    # 读入图像
    image = np.array(Image.open(image_path))
    
    # 如果是彩色图像，转换为灰度图像
    if len(image.shape) == 3:
        image = np.dot(image[...,:3], [0.2989, 0.5870, 0.1140])
    
    # 将图像重采样为128*128的标准化图表示
    im_resized = np.array(Image.fromarray(image).resize((128, 128)))
    
    # 对标准化图像进行离散傅立叶变换
    fim = fft2(im_resized)
    
    return fim

这里使用了 `numpy`、`PIL` 和 `scipy` 库，其中 `rgb2gray` 转换使用了加权平均法，权重为 `[0.2989, 0.5870, 0.1140]`。`imresize` 使用了 `PIL` 库中的 `resize` 方法。`fft2` 使用了 `scipy` 库中的 `fft2` 方法实现离散傅立叶变换。