使用tensorflow将图片灰度化以及遇到的坑解决

更新时间：2024年02月27日 15:02:48 作者：hello689

这篇文章主要介绍了使用tensorflow将图片灰度化以及遇到的坑解决,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

tensorflow将图片灰度化及遇到的坑

用tensorflow将图片灰度化，很简单的一个问题，几句代码就OK了。

但是这里边有很多坑，稍不留神，半天都不一定找得到原因。

我下面说说我遇到的坑

先给代码，再介绍我遇到的坑：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras_preprocessing.image import load_img,img_to_array
%matplotlib inline
 
 
image_name = 'cat1.jpg'
image = load_img(image_name)
#将图片转换为数组
image = img_to_array(image)
#转为黑白
image = tf.image.rgb_to_grayscale(image)
image = tf.squeeze(image,2)
plt.imshow(image)

步骤很简单：

读取彩色图片
转换为黑白图片
显示这个黑白图片

就这简简单单的几步，我却遇到了很多问题，不过在解决问题的过程中又学到了很多，还是很有收获的。

坑一

#坑一、不将image转换为数组，直接用rgb_to_grayscale方法，将图片转为灰度图片
image_name = 'cat1.jpg'
image = load_img(image_name)
#转为黑白
image = tf.image.rgb_to_grayscale(image)

执行上边代码会报错如下图，不能直接将一个图片转化为一个tensor。

这里需要先将image对象转化为数组array。

然后通过百度学会了img_to_array()方法。

图1、坑一错误信息

坑二

#坑二：最后图片无法显示
image_name = 'cat1.jpg'
image = load_img(image_name)
#将图片转换为数组
image = img_to_array(image)
#转为黑白
image = tf.image.rgb_to_grayscale(image)
plt.imshow(image)

错误信息：

图2、坑二错误

原图是三维的，图片维度为(480,500,3)，转为黑白后图片的shape变成了(480,500,1)。

猜测，黑白的是不是就两维。于是进行了降维操作学习了tf.squeeze()方法，最后降维后，大功告成，结束！

补充

我当时看了image的类型，本以为是因为转换为array后，里边值的类型为float，所以才不会显示图片。

当时就把float类型转为了int型。后来才发现，其实不管array里的值类型是float还是int,都会显示。

所以第一版成功运行的代码是把图片类型也转换了，代码如下，第六行多了一句将图片转为int型的代码。

image_name = 'cat1.jpg'
image = load_img(image_name)
plt.imshow(image)
#将图片转换为数组
image = img_to_array(image)
image = image.astype(dtype='uint8')
#转为黑白
image = tf.image.rgb_to_grayscale(image)
#降维
image = tf.squeeze(image,2)
plt.imshow(image)

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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