为什么调整图像大小会导致通道增加？

Question

我有不同尺寸的灰度图像，因此我需要将它们转换为相同尺寸（例如 28*28）以进行实验。我尝试使用不同的方法来做到这一点，我能够做到，但我观察到调整图像大小会导致通道数量增加。我是 python 和图像处理的新手，所以请帮忙。from PIL import Imageimage = Image.open('6.tif')image = image.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)image.save('6.png', 'PNG', quality=100)然后以下代码显示不同的维度：import imageioimage_data = imageio.imread("6.tif").astype(float)print(image_data.shape)image_data = imageio.imread("6.png").astype(float)print(image_data.shape)结果是：(65, 74)(28, 28, 4)我不需要最后一个维度。这是怎么来的？即使使用“from resizeimage import resizeimage”，我也得到了类似的结果。

Answer 1

你的代码有很多问题...

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如果您期待灰度图像，请确保这就是您得到的。所以，改变这个：

image = Image.open('6.tif')

到：

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

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当您调整图像大小时，您需要使用正确的重采样方法之一：

• PIL.Image.NEAREST

• PIL.Image.BOX

• PIL.Image.BILINEAR

• PIL.Image.HAMMING

• PIL.Image.BICUBIC

• PIL.Image.LANCZOS

因此，您需要ANTI_ALIAS在这一行用上面列表中的内容替换：

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

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当您另存为 PNG 时，它始终是无损的。品质因数与 JPEG 图像的工作方式不同，因此除非您对它如何影响 PNG 编码器有很好的了解，否则您应该忽略它。

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如果您进行这些更改，特别是第一个更改，我认为您的问题将消失。请记住，PNG 编码器可能会采用 RGB 图像并将其保存为托盘化图像，或者可能采用灰度图像并将其编码为 RGB 或 RGB alpha。