OpenCV处理灰度图像时如何移除多余的第三维通道

问题描述 #

使用Allied Vision相机搭配官方Vimba API采集图像帧时，灰度格式转换环节出现OpenCV接口不兼容问题，初始实现代码如下：

with Vimba.get_instance() as vimba:
    cams = vimba.get_all_cameras()
    with cams[0] as camera:
        recv_image = camera.get_frame()
        recv_image.convert_pixel_format(PixelFormat.Mono8)
        t1 = recv_image.as_opencv_image()
        # t1维度为(xx,xx,1)，需要移除最后一个冗余通道
        cv2image = cv2.cvtColor(t1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 运行报错：cv2.cvtColor不支持(xx,xx,1)维度的输入

• 核心报错原因：as_opencv_image()返回的Mono8格式图像是三维单通道数组（维度为(高, 宽, 1)），而OpenCV的灰度图标准格式是二维数组（维度为(高, 宽)），维度不匹配导致颜色转换接口调用失败。

临时绕路方案 #

最初为了快速验证效果，采用了存图再读取的冗余方案实现格式转换，虽然功能可用但磁盘IO开销大、运行效率低，代码如下：

recv_image.convert_pixel_format(PixelFormat.Mono8)
cv2.imwrite('cv2image.jpg', recv_image.as_opencv_image())
cv2image = cv2.imread('cv2image.jpg',0)

最终简洁方案 #

参考Christoph给出的numpy维度转换思路，放弃写盘读盘的绕路逻辑，直接通过numpy的维度压缩接口去除冗余的最后一维，得到的二维数组就是OpenCV可正常识别的标准单通道灰度图，所有OpenCV图像处理接口均可正常调用，实现代码如下：

frame.convert_pixel_format(PixelFormat.Mono8)
a = frame.as_opencv_image()
b = np.array(a)
cv2image = np.squeeze(b)

注：np.squeeze()的作用是移除数组中长度为1的维度，处理后数组维度从(高,宽,1)变为(高,宽)，完全匹配OpenCV单通道灰度图的格式要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者adameye2020