获取 numpy 数组的维度以绘制转换后的灰度图像

Question

作为 Unity 的 ML 代理的一部分，提供给强化学习代理的图像可以像这样转换为灰度：

def _process_pixels(image_bytes=None, bw=False):
    s = bytearray(image_bytes)
    image = Image.open(io.BytesIO(s))
    s = np.array(image) / 255.0
    if bw:
        s = np.mean(s, axis=2)
        s = np.reshape(s, [s.shape[0], s.shape[1], 1])
    return s

由于我对 Python 尤其是 numpy 不够熟悉，我怎样才能获得正确的尺寸来绘制重塑的 numpy 数组？据我了解，形状基于图像的宽度、高度和通道数。所以整形后只有一个通道可以确定灰度值。我只是还没有找到绘制它的方法。

这里是 Unity ML Agents repository 提到的代码 Unity ML Agents repository。

这就是我想要绘制它的方式：

plt.imshow(s)
plt.show()

Answer 1

不只是做这个工作吗？

plt.imshow(s[..., 0])
plt.show()

说明

plt.imshow 需要一个形状为 (x, y) 的二维数组，并将其视为灰度，或者尺寸 (x, y, 3)（像 RGB 一样处理）或 (x, y, 4)（处理为 RGBA）。您拥有的数组是 (x, y, 1)。要删除最后一个维度，我们可以使用 Numpy 索引来删除最后一个维度。 s[..., 0] 说，"take all other dimensions as-is, but along the last dimension, get the slice at index 0".

Answer 2

灰度版最后好像多了一个维度。要绘制，您只需要折叠它，例如np.squeeze:

plt.imshow(np.squeeze(s))

获取 numpy 数组的维度以绘制转换后的灰度图像

Getting the dimensions of a numpy array right to plot converted greyscale image

image

numpy

unity3d

matplotlib

ml-agent