有没有办法在不改变图像的情况下将灰度图像转换为RGB图像？

Question

我试图用EMNIST数据训练resnet50模型，这是一个包含300k个字母和数字图像的数据集。Resnet50需要三维图像作为它的输入，而不是灰度，所以我试图将所有灰度图像转换为RGB，但它并不像我想要的那样工作。当我用pyplot.imshow公司，RGB图像与灰度图像有很大的不同，因为这些命令实际上只是复制粘贴同一个灰度矩阵的三维图像。在

我尝试过的3个命令如下：

> resizedImageRGB = cv2.cvtColor(resizedImage,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
> resizedImageRGB = np.repeat(resizedImage[:,:,np.newaxis],3,-1) arr =
> np.expand_dims(resizedImage, axis=2) resizedImageRGB =
> np.concatenate((arr,arr,arr), axis=2)

其中一个字母的灰度和RGB图像分别给出：

GrayScale Image

RGB Image

Answer 1

从灰度到RGB近似在数学上是很困难的。考虑从RGB到灰度Y的公式之一：

Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B

现在你可以想象一下，往另一个方向，尝试从Y得到R，G，B值，好吧。。需要太多信息（1等式3未知）。人们实际上是用神经网络来做这件事的。。在

相反，对你来说，正确的方法是反过来做。 也就是说，如果您只能访问灰度数据（或单通道数据），您应该修改您的网络，使其接受正确的输入。在

从你的问题中我不确定你使用的是什么库或确切的代码，但总的来说，这应该不会太难。在

通常，您在网上找到的代码具有为您创建这些网络的函数，并提供正确的输入参数。在

def ResNET(shape=(256,256,3), ...):
    some_code()

然后您通常只需传递自己的输入：

^{pr2}$

希望这有帮助。在