Функция grayscale_to_rgb

Функция grayscale_to_rgb преобразует тензор, представляющий изображение в оттенках серого, в тензор с тремя цветовыми каналами RGB. Значения единственного канала просто дублируются в красный, зелёный и синий каналы, поэтому визуально изображение остаётся чёрно-белым, но меняется его форма. Первым параметром функция принимает тензор изображения, последним измерением которого должен быть один канал (значение 1). Вторым необязательным параметром передаётся имя операции.

Синтаксис

tf.image.grayscale_to_rgb(images, [name])

Пример

Давайте преобразуем одно чёрно-белое изображение размером 2 на 2 в RGB:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[[10], [20]], [[30], [40]]])
res = tf.image.grayscale_to_rgb(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[10 10 10]
  [20 20 20]]

 [[30 30 30]
  [40 40 40]]], shape=(2, 2, 3), dtype=int32)

Пример

Давайте проверим форму тензора до и после преобразования:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[[10], [20]], [[30], [40]]])
res = tf.image.grayscale_to_rgb(t)
print(t.shape)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

(2, 2, 1)
(2, 2, 3)

Пример

Давайте преобразуем батч из двух чёрно-белых изображений размером 2 на 2:

<+python+> import tensorflow as tf t = tf.constant([ [[[10], [20]], [[30], [40]]], [[[50], [60]], [[70], [80]]] ]) res = tf.image.grayscale_to_rgb(t) print(res.shape) <-python+>

Результат выполнения кода:

(2, 2, 2, 3)

Смотрите также

функцию rgb_to_grayscale,
которая преобразует RGB-изображение в оттенки серого
функцию adjust_saturation,
которая изменяет насыщенность изображения
функцию adjust_brightness,
которая изменяет яркость изображения
функцию convert_image_dtype,
которая преобразует тип данных изображения