конвертировать изображение в оттенках серого в 3-канальное изображение

Question

Я хочу преобразовать изображение с серой шкалой с формой (height,width) в изображение с 3 каналами с формой (height,width,nchannels). Работа выполнена с for-loop, но должен быть аккуратный способ. Вот фрагмент кода в программе, может кто-нибудь дать подсказку. пожалуйста посоветуй.

30   if img.shape == (height,width): # if img is grayscale, expand 
31    print "convert 1-channel image to ", nchannels, " image." 
32    new_img = np.zeros((height,width,nchannels)) 
33    for ch in range(nchannels): 
34     for xx in range(height): 
35      for yy in range(width): 
36       new_img[xx,yy,ch] = img[xx,yy] 
37    img = new_img 

Answer 1

Вы можете использовать np.stack для достижения этой цели гораздо более сжато:

img = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 
stacked_img = np.stack((img,)*3, -1) 
print(stacked_img) 
# array([[[1, 1, 1], 
#   [2, 2, 2]], 
#  [[3, 3, 3], 
#   [4, 4, 4]]]) 

Answer 2

height, width = 256, 256 
img = np.zeros((height,width)) 
nchannels = 3 
new_img = np.resize(img, (height, width, nchannels)) 

Здесь вы идете. Использовано np.resize.