Python scipy.misc imread在读取带有flant=True的RGBA图像时返回二维零数组

我正在尝试从RGBA图像中获取一个具有灰度值的2d numpy数组。我使用的方法是

imread

from

spick.misc

，但每当我设置

mode='F'

或

flatte=True

时，结果就是一个零矩阵

我的代码：

img_mat = misc.imread(f, mode='F')

也试过

img_mat = misc.imread(f, flatten=True)

输出：

(278, 278)
[[ 0.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 ..., 
 [ 0.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]]

图像：

您的图像是“纯阿尔法”！图像的RGB分量均为0；只有alpha通道具有非零值。显然，当基础图像库（PIL或Pillow）将RGBA图像转换为模式“F”时，它会忽略alpha通道，因此最终会得到一个零数组

您可以读取RGBA数据，然后使用alpha通道作为展平图像，而不是在读取图像时展平图像：

img_data = imread(f)         # Read the RGBA image
img_mat = img_data[:, :, 3]  # Extract the alpha channel

你的图像是“纯阿尔法”！图像的RGB分量均为0；只有alpha通道具有非零值。显然，当基础图像库（PIL或Pillow）将RGBA图像转换为模式“F”时，它会忽略alpha通道，因此最终会得到一个零数组

您可以读取RGBA数据，然后使用alpha通道作为展平图像，而不是在读取图像时展平图像：

img_data = imread(f)         # Read the RGBA image
img_mat = img_data[:, :, 3]  # Extract the alpha channel

---

谢谢，一小时后我发现了。用于获取三维数组作为Keras中Conv2d层的输入

image\u mat=misc.imread（f）image\u mat=image\u mat[：，：，3://[1.0]

谢谢，一小时后发现。用于获取三维数组作为Keras中Conv2d层的输入

image\u mat=misc.imread（f）image\u mat=image\u mat[：，：，3://[1.0]