python图片第三个维度不是3的情况处理

我们在进行CV方向深度学习工作时，需要基于大量图像进行批量前处理工作。为了便于后期运算，我们通常需要将图片resize成相同的尺寸。

众所周知，图像存在3个维度（hight,wide,RGB通道数）。
通常，我们认为图像的RGB通道数有红绿蓝三个维度，因此图像的第三维度通常为3。

然而，这次处理图像的过程中发现很多jpg格式的图像第三个维度为4，导致resize一直失败，分析原因发现，可能是因为这些图片本来是由png等格式转换成jpg的。

你在玩三种不同格式的图片(至少是那些出现在你问题中的图片)。它们分别是：RGB(尺寸)
(420, 310, 3))，三个通道

RGB-A(尺寸)

(420, 310, 4))，四通道

Grayscale(尺寸)

(420, 310))，单通道

第三个维度代表了图像中通道的数量(前两个分别是高度和宽度)。
https://blog.csdn.net/weixin_42122878/article/details/114913240

为了便于后期将图像resize成相同的尺寸，这里需要进行一个convert操作，判定第三个维度是否为3，如果不是则转换成rgb格式图片，这样转换后的第三个维度就变成了3。

#fname为图像名称
def img2vec(fname):if np.array(ndimage.imread(fname, flatten=False)).shape[2] != 3:img = Image.open(fname).convert('RGB')else:img = np.array(ndimage.imread(fname, flatten=False))
#     plt.imshow(img)
#     my_image = scipy.misc.imresize(img, size=(numPx,numPx)).reshape((1, numPx*numPx*3)).TmyImage = scipy.misc.imresize(img, size=(numPx,numPx)).reshape((numPx*numPx*3))return myImage

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