Question

使用PIL将RGB图像转换为（H，W，3）numpy阵列非常快。

im = np.array(PIL.open(path))

但是，我找不到快速方式将灰度图像转换为（H，W，1）数组。我尝试了两种方法，但它们都比上面慢得多：

im = np.array(PIL.open(path)) # return an (H, W) array
im = np.expand_dims(im, axis=0)
im = im.astype(int)

这种方法也很慢：

img = PIL.open(path)
im = np.array(img.getdata()).reshape(img.size[1], img.size[0], 1)

请建议......

Answer 1

您可以使用np.asarray()获取数组视图，然后使用None/np.newaxis附加新轴，然后使用设置为copy的{{1}}进行类型转换（如果您正在转换为相同的dtype以节省内存） -

False

这会在开始时追加新轴，从而导致im = np.asarray(PIL.open(path)) im_out = im[None].astype(dtype=int, copy=False)作为输出数组形状。为此，要获得(1,H,W)的数组形状，请执行：(H,W,1)而不是im[...,None]。

更简单的方法是 -

im[None]

如果输入已经在im_out = np.asarray(img, dtype=int)[None] dtype中，并且我们想要一个相同dtype的输出数组，请使用uint8，这应该非常快。

使用PIL将灰度图像转换为（1，H，W）numpy数组

1 个答案: