numpy 单通道变3通道

在numpy中，我们可以使用一些方法将单通道图像变为3通道图像。

首先，我们可以使用numpy的广播机制来创建一个与原始图像大小相同的3通道图像。假设原始图像为单通道图像，形状为(H, W)，则我们可以使用以下代码来创建一个形状为(H, W, 3)的3通道图像：

import numpy as np

# 原始单通道图像
single_channel_image = np.random.randint(0, 256, size=(H, W))

# 创建3通道图像
three_channel_image = np.broadcast_to(single_channel_image[:, :, np.newaxis], (H, W, 3))

上述代码通过将原始单通道图像reshape为形状为(H, W, 1)的三维数组，然后使用广播机制复制通道，得到一个形状为(H, W, 3)的三通道图像。

另一种方法是使用numpy的stack函数将单通道图像与自身堆叠，在新的通道维度上形成三通道图像。代码如下所示：

import numpy as np

# 原始单通道图像
single_channel_image = np.random.randint(0, 256, size=(H, W))

# 创建3通道图像
three_channel_image = np.stack((single_channel_image,) * 3, axis=-1)

上述代码中，我们使用stack函数将原始单通道图像在新的通道维度上堆叠，使用了tuple的重复运算符(`*`)将单通道图像复制了三份，得到一个形状为(H, W, 3)的三通道图像。

无论是使用广播机制还是使用stack函数，最终都可以将单通道图像变为3通道图像。