Opencv 读取灰度图像会识别为3通道问题

最近初接触图像cv，一切都是从零开始因此遇到了许多问题，故在此记录遇到的问题方便提醒自己也方便后来人不再困惑。

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场景：

我们都知道灰度图或者红外图都是单通道图片，而彩色图片是三通道图片。但是当我们用img.shape读取灰度图/红外图片的时候返回的却是三通道结果:

import cv2

img_path = r'灰度图'
img = cv2.imread(img_path)
print(img.shape) 

# 如果我将图片灰度处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print(gray.shape)

"""
img.shape返回的结果:
(201, 190, 3)
gray.shape返回的结果:
(201, 190)
"""

问题在于我们直接用opencv 读取图片时似乎都是三通道图片，只有在灰度处理后才回显示单通道。针对这一问题我查了些资料:

opencv在默认情况下会读取带有3个通道的图像，如果是灰度图/红外图片则会将其图层复制三次(RGB缺省)，因此读出来的图片是三通道。

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解决:

如果我们想一开始就按照单通道读取灰度图片/红外图片的话，可以在imread()函数中加入相关参数(cv2.IMREAD_GRAYSCALE):

import cv2

img_path = r'灰度图'
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print(img.shape)

"""
img.shape返回的结果:
(201, 190)
"""

 这样就会直接按照单通道的方式读取。

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需求:

现有一堆彩色图与灰度图混合文件，要求将其分类。

在不考虑效率的情况下，我用这种方式处理:

def handle_img(file_path):
    for img_path in sorted(glob.glob(file_path + "/*.jpg)):
        print("正在处理:" , img_path)
        img = Image.open(img_path)
        pix = img.convert('RGB')
        width = img.size[0]
        height = img.size[1]
        ir = 0
        hd = 0
        for x in range(width):
            for y in range(height):
                r,g,b = pix.getpixel((x,y))
                r = int(r)
                g = int(g)
                b = int(b)
                if r==g==b:
                    ir += 1
                else:
                    hd += 1
        if ir > hd:
            # 此图片为灰度图
        else:
            # 此图片为彩色图

注: 此小脚本在我的场景下实现了图片分类，但是尚未大范围测试。该方法只是起到抛砖引玉的作用启发观看者。