我正在使用包含黑白數字圖像的MNIST數據集。我正在嘗試將數字（白色部分）從白色/灰色更改為與白色相同程度的不同顏色，比如紅色。我已經使用 opencv 將它們轉換為 rgb 圖像而不是灰度圖像，并將它們打包成這樣的數組：cImgsTrain = np.asarray([cv2.cvtColor(img.reshape(28,28),cv2.COLOR_GRAY2RGB) for img in x_train])和cImgsTrain.shape產出(60000, 28, 28, 3)60,000 張圖像，每張 28x28 和 rgb 的三個通道。我如何更改那里的第一張圖片，cImgsTrain[0]從這個白色版本變成紅色版本，讓更白的像素變成更深的紅色，讓更灰的像素變成更淺的陰影？有什么功能可以幫助解決這個問題嗎？
2 回答
蝴蝶刀刀
TA貢獻1801條經驗 獲得超8個贊
由于您想以與之前的白色/灰色相同的強度更改為紅色，為什么不將兩個空白圖像與其一起堆疊。
OpenCV 使用 BGR，所以我將使用 BGR 而不是 RGB，但如果需要 RGB，您可以更改它。
import numpy as np
#assuming img contains a grayscale image of size 28x28
b = np.zeros((28, 28), dtype=np.uint8)
g = np.zeros((28, 28), dtype=np.uint8)
res = cv2.merge((b, g, img))
cv2.imshow('Result', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
您可以使用此代碼并查看。它應該工作。
吃雞游戲
TA貢獻1829條經驗 獲得超7個贊
您可以將當前的灰度輸入用作紅色通道，并將所有綠色和藍色通道設置為零。您可以切換它們以使數字具有藍色或綠色。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
(x, _), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x = x[0]
f = np.concatenate([x[..., None],
np.zeros((28, 28, 1)).astype(int),
np.zeros((28, 28, 1)).astype(int)], axis=-1)
plt.imshow(f)
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