截取屏幕指定位置大小并把数据处理成np.arr类型数据

我这里使用的截图是莫烦DQN迷宫环境的图像如下：

截图是一个动态环境，但是这里出现了一个尴尬的问题先附上一下代码：

import time
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import numpy
from skimage import io, transform  # skimage模块下的io transform(图像的形变与缩放)模块
import glob  # glob 文件通配符模块
import os  # os 处理文件和目录的模块
import tensorflow as tf
import numpy as np  # 多维数据处理模块
import time
import pyscreenshot as ImageGrab

# 将所有的图片resize成100*100
w = 100
h = 100
c = 3
i = 0
while True:
    i = i+1
    im = ImageGrab.grab(bbox=(70, 50, 220, 210))
    im.save("/home/wly/图片/1.png")
    img = io.imread("/home/wly/图片/1.png")
    # skimage.transform.resize(image, output_shape)改变图片的尺寸
    img = transform.resize(img, (w, h))
    data = np.asarray(img, np.float32)
    observation = data
    print(np.shape(observation))

这里

img = transform.resize(img, (w, h))

我只指定了两个参数，因为我认为截图RGB应该为M×M×3的shape，如果其他图片进行分析后确实已经显示为100×100×3shape

但是唯独这个环境的图片显示100×100×4shape。

解决办法：

import time
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import numpy
from skimage import io, transform  # skimage模块下的io transform(图像的形变与缩放)模块
import glob  # glob 文件通配符模块
import os  # os 处理文件和目录的模块
import tensorflow as tf
import numpy as np  # 多维数据处理模块
import time
import pyscreenshot as ImageGrab

# 将所有的图片resize成100*100
w = 100
h = 100
c = 3
i = 0
while True:
    i = i+1
    im = ImageGrab.grab(bbox=(70, 50, 220, 210))
    im.save("/home/wly/图片/1.png")
    img = io.imread("/home/wly/图片/1.png")
    # skimage.transform.resize(image, output_shape)改变图片的尺寸
    img = transform.resize(img, (w, h ,c))
    data = np.asarray(img, np.float32)
    observation = data
    print(np.shape(observation))

指定了改变类型就没问题了。

原理还不明白，希望大家可以在评论中指点迷津。