为什么要调整图像率先在渠道增加？

Question

我有不同尺寸的灰度图像，所以我需要将它们转换为相同的尺寸（比如，28 * 28）我的实验。我试着用不同的方法来做到这一点，我能做到这一点，但我观察到的图像调整导致于信道数量增加。我是新来的Python和图像处理，请帮助。

from PIL import Image

image = Image.open('6.tif')
image = image.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)
image.save('6.png', 'PNG', quality=100)

然后下面的代码显示不同的维度：

import imageio

image_data = imageio.imread("6.tif").astype(float)
print(image_data.shape)

image_data = imageio.imread("6.png").astype(float)
print(image_data.shape)

而结果是：

(65, 74)
(28, 28, 4)

我不需要在最后一个维度。这是怎么来的？我得到了类似的结果，即使“从resizeimage进口resizeimage”。

Answer 1

有许多与你的代码的问题...

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如果你期待一个灰度图像，确保是你会得到什么。因此，改变这种：

image = Image.open('6.tif')

至：

image = Image.open('6.tif').convert('L')

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当您调整图像大小，你需要使用的正确的重采样方法之一：

• PIL.Image.NEAREST
• pi l.image.box
• PIL.Image.BILINEAR
• Pilimejhamming
• PIL.Image.BICUBIC
• PIL.Image.LANCZOS

所以，你需要从在这条线上面的列表中的东西来代替ANTI_ALIAS：

image = image.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)

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当你保存为PNG，它始终是无损耗的。品质因数不起作用一样的JPEG图像，所以你应该忽略它，除非你有它如何影响PNG编码器有很好的理解。

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如果你做这些改变，特别是第一，我认为你的问题就会迎刃而解。请注意，尽管该PNG编码器可以采用RGB图像，并将其保存为托盘化图像，或者它可以采取灰度图像和编码它作为RGB，RGB或阿尔法。