输入图像是3个通道，但灰度尺度有一个通道。
import cv2 img = cv2.imread("HHH.jpg") print(f"img.shape={img.shape}") gray = cv2.cvtColor(np.float32(img), cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Grayscale image print(f"gray.shape={gray.shape}")
输出：
img.shape=(960, 1280, 3) gray.shape=(960, 1280)
如果您需要在（H，W，1）尺寸中馈送图像到TensorFlow，则通过扩展尺寸在TF中更改您的尺寸：此代码为数据的最后一个维度添加了一个通道：
tf.expand_dims(image, -1).shape.as_list()
Input images are 3 channels but gray scales have one channel.
output:
If you need to feed images in (H, W, 1) dimension to TensorFlow, so change your dimension by expanding dimension in TF:This code adds a one channel to last dimension of data:
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输入图像是3个通道，但灰度尺度有一个通道。
输出：
如果您需要在（H，W，1）尺寸中馈送图像到TensorFlow，则通过扩展尺寸在TF中更改您的尺寸：
此代码为数据的最后一个维度添加了一个通道：
Input images are 3 channels but gray scales have one channel.
output:
If you need to feed images in (H, W, 1) dimension to TensorFlow, so change your dimension by expanding dimension in TF:
This code adds a one channel to last dimension of data: