Python 将灰度图像转换为3通道图像

我想将具有形状

（高度、宽度）

的灰度图像转换为具有形状

（高度、宽度、通道）

的三通道图像。这项工作是通过一个

for循环来完成的，但必须有一个整洁的方法。这是程序中的一段代码，有人能给点提示吗。请给我一些建议

 30         if img.shape == (height,width): # if img is grayscale, expand
 31             print "convert 1-channel image to ", nchannels, " image."
 32             new_img = np.zeros((height,width,nchannels))
 33             for ch in range(nchannels):
 34                 for xx in range(height):
 35                     for yy in range(width):
 36                         new_img[xx,yy,ch] = img[xx,yy]
 37             img = new_img

您可以使用
np.stack
更简洁地完成此任务：

img = np.array([[1, 2], [3, 4]])
stacked_img = np.stack((img,)*3, axis=-1)
print(stacked_img)
 # array([[[1, 1, 1],
 #         [2, 2, 2]],
 #        [[3, 3, 3],
 #         [4, 4, 4]]])

这里的问题是什么？如果只想更改尺寸，只需执行简单的重塑操作。如果您想重新创建颜色，没有一些模型/假设是不可能的。你的灰度图像没有颜色信息，你所能做的一切就是猜测颜色（可能是简单的、不好的，也可能是更复杂的、没有那么坏的；没有限制）。@sascha我想复制灰度图像3次，因此它与彩色图像形状一致，然后我的程序可以将图像视为相同。但我希望有一个更好的实现，而不使用for loop。我认为OP希望
[[[1 1][2 2][[3 3][4 4]]]
@furas是的！使用
axis=-1
实现了这一点（制作3个通道），上面的代码得到了一个（w，h，1，3）的形状，这是错误的（Py 3.6），我需要叠加（np.stack（（重新缩放，）*3，-1））使其回到（w，h，3）首先，它不是
（w，h…
，而是
（h，w…）
，它是
（h，w…）
。第二，OP的问题的图像是形状
（w，h）
，而不是
（w，h，1）
，因此发布的解决方案完全正确。第三，如果你有形状
（w，h，1）
，你可以使用
np.concatenate
而不是
np.stack
，你会得到你想要的结果，即
np.concatenate（（img，）*3，axis=-1）
。你也可以使用np.tile来实现这一点。。。。。。np.tile（np.array（[[1,2]，[3,4]]）[…，None]，（1,1,1））