ターゲット検出テストの結果へのグレースケール画像の影響を調べる-RGBからグレースケール画像、グレースケール画像は3つのチャネルに拡張

1.質問：変換されたグレースケールイメージをニューラルネットワークに直接入力し、

FileNotFoundError：[Errno 2]そのようなファイルまたはディレクトリはありません： 'home / JPEGImages / Image_24.jpg'

2番目に、分析：グレースケールイメージには1つのチャネルしかありませんが、RGBには3つのチャネルがあります。

3.解決策：1つのチャネルのグレースケール画像を2回コピーして、3つのチャネルで必要な画像を取得します。

import cv2 
import os 
from PIL import image 
import numpy as np 
file_dir = 'home / JPEGImages2 /'＃ 'input folder /' 
out_dir = 'home / JPEGImages /'＃ 'output folder /' 
a = os.listdir（file_dir）
＃img = Image.open（ "home / img / Image_01.jpg"）# 

aのiの単一の画像を開く方法：
    print（i）
    I = Image.open（file_dir + i）
    L = I.convert（ 'L' ）
    a = np.array（L）＃numpy配列に変換
    image = np.expand_dims（a、axis = 2）
    image = np.concatenate（（image、image、image）、axis = -1）＃axis = -1最後のチャネルです
    ＃image.save（out_dir + i）＃画像を保存（画像として画像を保存）
    cv2.imwrite（out_dir + i、image）＃画像を保存
（画像として配列を保存）＃印刷（画像）

参照リンク：

https://blog.csdn.net/zgcr654321/article/details/88015327（配列をイメージとして保存するいくつかの方法。彼はまた、stackoverflowへの参照を持っています）

https://stackoom.com/question/3WAWn/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%B8%A6%E6%9C%89%E7 ％81％B0％E5％BA％A6％E5％9B％BE％E5％83％8F％E7％9A％84％E9％A2％84％E5％85％88％E8％AE％AD％E7％BB ％83％E7％9A％84％E7％A5％9E％E7％BB％8F％E7％BD％91％E7％BB％9C（読んだ後、元のネットワークを変更することを選択せず、現在の方法を選択した）

ターゲット検出テストの結果へのグレースケール画像の影響を調べる-RGBからグレースケール画像、グレースケール画像は3つのチャネルに拡張

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