将gray图片转成三通道

2024-07-11 20:38| 来源: 网络整理| 查看: 265

在使用yolov3进行目标检测的过程中，我遇到了这样的一个奇怪的错误根据报错信息已知道需要得到三个值，但是我只给出了一个值当时第一时间我也没有多想这个错误具体是什么情况，下意识网https://www.cnblogs.com/wywshtc/p/12699028.html上冲浪搜了搜这个错误看了前人所留的知识，果不其然我发现了应该这样修改代码

img = transforms.ToTensor()(Image.open(img_path).convert('RGB')) # img = transforms.ToTensor()(Image.open(img_path)) # 把下面这行代码加入.convert('RGB')

果不其然代码正常运行了，detect检测出了目标，检测结束之后检查output结果让我大吃一惊在这里插入图片描述图像变成这个样子了，要知道我送进去的可是x-ray铸件图片，黑白的灰度图像。在师兄的提示后联想到了开始的错误，我进行过gray2RGB的处理，也就是将单通道的gray转成了三通道的RGB，虽然不知道为什么会变成这个明晃晃的颜色，但是至少定位了错误的具体位置。分析：灰度图像只有一个通道，而RGB有三个通道

解决办法

将一个通道的灰度图像，复制两次，得到三通道所需图像写一个脚本，专门用来处理送进检测网络的图片

import cv2 import os from PIL import Image import numpy as np file_dir = "/home/jx/PyTorch-YOLOv3/data/samples/" out_dir = "/home/jx/PyTorch-YOLOv3/data/test/" a = os.listdir(file_dir) for i in a: print(i) I = Image.open(file_dir + i) L = I.convert('L') a = np.array(L) image = np.expand_dims(a, axis=2) image = np.concatenate((image, image, image), axis=-1) cv2.imwrite(out_dir + i, image)

处理完成之后，再次将图片送到检测网络，继续使用

img = transforms.ToTensor()(Image.open(img_path))

程序没有报错，同时出现bbox网络检测出缺陷在这里插入图片描述参考： https://www.cnblogs.com/wywshtc/p/12699028.html

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