1樓：
img=np
.array
([[1,2
],[3,
4]])
stacked_img=np
.stack
((img,)*
3,axis=-1
(stacked_img
)# array([[[1, 1, 1],2, 2, 2]],
3, 3, 3],
4, 4, 4]]])
2樓：
opencv裡有將灰度圖轉為RGB的API：
import numpy as np
import cv2
src = cv2.imread("$filename", 0)src_RGB = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
3樓：
建立三通道變數，如[512, 512, 3]，然後把灰度圖[512, 512]放入三個通道。
灰度圖轉化為RGB圖，那就要使用上色演算法了。
4樓：犀利哥的大實話
RGB影象在轉變成灰度圖的時候，是失去資訊的。
所以要把灰度圖轉化為RGB，已經失去的資訊是不可能回來的，就是說只有灰度圖是不可能還原成和原來一摸一樣的RGB影象的。
如果不要求和原來的RGB一摸一樣，僅僅是轉換成RGB就行，那麼最直接的方法就是讓R，G，B的值都等於那個畫素的灰度值，就OK了。
或者定義乙個ColorBar這種的，將R，G，B的所有組合與0-255的灰度值對應起來，然後通過影象的灰度值查詢相應的ColorBar就行了。
或者是將R，G，B作為變數X，Y，Z，然後灰度值是XYZ的函式：
Gray=f (X,Y,Z)
現在是知道Gray要求X，Y，Z，可以自己新增幾個條件轉換成線性規劃問題來求。
如何看待這三幅人口統計的圖？
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