Python 3.x Grayscale.png到numpy数组

事实上，这个问题已经被回答了很多次。但是，由于声誉“太低”，我不允许在回答中添加评论，因此我想讨论中提出的解决方案

解决方案不是：

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #Used in the comparison below

im = Image.open('file.png').convert('RGB') #Opens a picture in grayscale
pic = np.array(im)
im.close()

工作正常吗？我想知道质量是否发生了不可接受的变化。我在显示图像时注意到了一些差异（即plt.imshow（）中顶部的黑色行）：

im.show() #Before closing
plt.imshow(pic)

但我不知道它们是否只是转换为np.array后不可避免的结果

PS-如果这是重要的，我会提到，我准备的颜色量化（KMeans）和弗洛伊德抖动图像

PPS-如果您建议我不要发布重复的问题，而是直接讨论答案，我将不胜感激。

试试看

from PIL import Image 
import numpy as np

# Other answer method
im1 = Image.open('gray.png').convert('L')
im1 = np.stack((im1,)*3, axis=-1)

# Your method
im2 = Image.open('gray.png').convert('RGB')                  
im2 = np.array(im2) 

# Test if identical
print(np.array_equal(im1,im2))

样本输出

True

---

我想说的是，一个不同的方面是，另一个答案中的方法将工作（只要它实际上生成灰度图像，其中R=G=B），即使输入图像是彩色的，而您的方法将生成彩色图像。

我正在做类似的事情，我不确定为什么，但我遇到了一系列问题。最后，这对我来说非常有效，没有丢失任何数据

from PIL import Image
import numpy as np
img=np.array(Image.open(filename).convert('L'))

以及转换回：

import imageio
array = array.astype(np.uint8)
imageio.imwrite(newfilename, array)

---

编辑：这仅适用于黑白图像。彩色图像需要3D阵列而不是2D阵列

非常好而且简单的答案，谢谢。我不知道np.array_equal，但我肯定会喜欢的。事实上，我制作了彩色图像，但是我的程序无法预测给定图片的调色板。它稍后会测试它是彩色的还是灰色的，然后调整代码以修改图像。如果我使用

convert（'L'）

方法，我将只对灰度图片进行操作。最后，再次感谢你！很酷，很高兴它能工作。请注意，如果你在回答的投票数旁边点击空心记号（校验标记），你的名声（你在你的问题中提到）会得到改善，提高或没有改善——你应得的。