Skimage：如何将两张灰度图像合并为2通道图像

问题原因 #

你遇到的问题核心是单通道灰度图在numpy中默认是二维数组（shape为(高度, 宽度)），没有显式的通道维度，拼接时的轴参数设置容易出错。

解决方法1：使用np.stack直接新增通道拼接 #

np.stack会沿着新的轴拼接数组，不需要手动扩充维度，是最简便的写法：

concatenateGray = np.stack([grayImage1, grayImage2], axis=-1)
print(concatenateGray.shape) # 输出 (540, 720, 2)

解决方法2：手动扩充维度后用concatenate拼接 #

如果你习惯用np.concatenate，需要先给每个灰度图添加最后一维的通道轴，再沿通道轴拼接：

# 给单通道灰度图增加维度，变为 (540, 720, 1)
gray1 = np.expand_dims(grayImage1, axis=-1)
gray2 = np.expand_dims(grayImage2, axis=-1)
concatenateGray = np.concatenate([gray1, gray2], axis=-1)
print(concatenateGray.shape) # 输出 (540, 720, 2)

补充说明 #

你之前调用np.concatenate时出现540x1440的输出，是因为错误指定了拼接轴为宽度轴（axis=1），沿宽度方向拼接了两张图。而np.dstack对于两个二维数组输入，本身应该输出(540,720,2)的结果，你可以重新打印输出数组的shape确认，大概率是之前的维度查看有误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者coderide