RGB图像转灰度图失败：gray()函数无效及维度不符求助

现有代码流程 #

1. 加载依赖与读取文件路径 #

library(OpenImageR)
library(abind)

path = list.files("../df", ".jpg", full.names = T)

2. 读取并合并图像 #

# 循环读取所有图像
im = lapply(path, readImage)

# 合并为数组
com <- do.call(abind, im)

问题点 #

处理10张图像后，输出数组维度为416×600×30，但实际需求是416×600×10。

无效的灰度转换尝试 #

尝试以下代码转灰度，但数组维度仍为416×600×30：

grayscale <- gray(seq(0, 1, length = 255))

image(com[,,1], xaxt='n', yaxt='n', col=grayscale)

问题原因与解决方案 #

原因 #

每张JPG图像是RGB三通道格式，10张图合并后通道数为10×3=30，所以得到416×600×30的维度。你尝试的代码只是可视化时用灰度配色，并没有修改数组本身的通道结构。

方案1：读取时直接转灰度 #

在读取图像阶段就将每张图转为单通道灰度图，再合并：

im <- lapply(path, function(img_path) {
  # 读取图像并转为灰度
  rgb_img <- readImage(img_path)
  rgb_2gray(rgb_img)
})

# 合并后维度即为416×600×10
com_gray <- do.call(abind, im)

方案2：对已合并的数组做通道合并 #

如果已经得到了com数组，可通过通道均值将每3个RGB通道合并为1个灰度通道：

# 将30通道按每3个一组计算均值，得到10个灰度通道
com_gray <- apply(com, c(1,2), function(pixel_vals) {
  # 把每个像素的30个值按3个一组拆分，每组取均值
  rowMeans(matrix(pixel_vals, ncol = 3))
})

# 调整数组维度为目标格式
dim(com_gray) <- c(416, 600, 10)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20003920